什么是Transition-based基于转移的框架？
其中两个词之前的弧表示这两个词有依存关系，弧上的标签为二者的关系，弧的始发点为父亲节点，箭头指向为孩子节点。比如The 和 fox 是冠词+名词（det）的名词短语。
除了一个词，即根节点（这里为jumped）外，其他词都有词作为父亲节点，而该根节点（jumped）的父亲节点为root。
根据该表的父亲节点索引和对应的弧上关系就能还原该依存句法树。其中-1表示根节点。
我们通常将依存句法的特征融入到其他任务模型里，比如机器翻译、意见挖掘、语篇分析等，一般能得到更好的性能。
将依存句法树喂给递归神经网络，得到的隐层表示可以作为该依存句法的特征表示。
这个框架由状态和动作两部分构成，其中状态用来记录不完整的预测结果，动作则用来控制状态之间的转移。
用在生成依存句法树上，则具体表示为从空状态开始，通过动作转移到下一个状态，一步一步生成依存句法树，最后的状态保存了一个完整的依存树。依存分析就是用来预测词与词之间的关系，现在转为预测动作序列。在基于转移的框架中，我们定义了4种动作（栈顶的元素越小表示离栈顶越近）：
所以，我们基于转移的依存句法分析器就由预测树结构问题转为预测动作序列问题。使得问题简单了不少。
而且1为2的孩子，所以此时的动作为左规约arc_left，1下沉，为2的孩子（此时实际操作为1被踢出栈，栈里剩为0、2，踢出是因为最后能根据动作序列还原整个依存树，当然也为了接下来的操作方便），此时标签为amod：
发现0、2之间有依存关系，其中0为2的孩子，所以此时操作为左规约，此时标签为det
按照正常操作，此时应该arc_right右规约，但是如果线就下沉，就没了。而一会5要入栈，再查看依存树发现4是自己的爸爸，天呐，5的爸爸没了，找不到了，消失了，其他词都有爸爸，就5没有，还有比这个更惨的吗？这就没发再进行操作了！所以，还有一个潜规则如果操作为栈顶元素要进行arc_right时，不执行该操作，而选择shift。
而你可能会问arc_left会有这样的问题吗？不会啦，比如3、4进行arc_left操作，3下沉，如果右边的队列中有父亲节点是3，那么就表示该依存树有交叉或者回路！这种是不可能发生的，因为依存树不允许有交叉或者回路！（不信的话，你自己画画试试）
右下角的数据为词与词之间的关系，这个就是根据动作序列生成的依存关系（父亲，孩子，关系），根据该关系，就能还原成原来的依存树。
就是词性，比如是NN，VV，VP等。将它当成词的操作一样，用它自己的embedding（和词的embedding不是一个！）表示。
就是向量拼接，咋拼接都行，cat呀，add呀都行的。自己尝试哪个效果好用哪个，没有死规定。而我们这里用的是cat。
解码端就需要对每一个状态打出所有动作的得分。根据经验，认为栈顶三元素和队列首元素为动作预测关键特征，于是将栈顶三元素
对每一个动作的分数进行Softmax概率化，然后输入到交叉熵中，作为目标函数。然后再用Adam来进行更新模型参数，最小化目标函数：
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