依存句法分析是自然语言处理核心技术之一，旨在通过分析句子中词语之间的依存关系来确定句子的句法结构，如下图实例所示：
依存句法分析作为底层技术，可直接用于提升其他NLP任务的效果，这些任务包括但不限于语义角色标注、语义匹配、事件抽取等。该技术具有很高的研究价值及应用价值。为了方便研究人员和商业合作伙伴共享效果领先的依存句法分析技术，我们开源了基于大规模标注数据训练的高性能的依存句法分析工具，并提供一键式安装及预测服务，用户只需一条命令即可获取依存句法分析结果。
DDParser(Baidu Dependency Parser)是百度自然语言处理部基于深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)和大规模标注数据研发的依存句法分析工具。其训练数据不仅覆盖了多种输入形式的数据，如键盘输入query、语音输入query，还覆盖了多种场景的数据，如新闻、论坛。该工具在随机评测数据上取得了优异的效果。同时，该工具使用简单，一键完成安装及预测。
| 数据集 | UAS | LAS |
|---|---|---|
| CTB5 | 90.31% | 89.06% |
| DuCTB1.0 | 94.80% | 92.88% |
- CTB5: Chinese Treebank 5.0 是Linguistic Data Consortium (LDC)在2005年发布的中文句法树库，包含18,782条句子，语料主要来自新闻和杂志，如新华社日报。
- DuCTB1.0:
Baidu Chinese Treebank1.0是百度构建的中文句法树库，即本次所发布的依存句法分析工具-DDParser的训练数据来源，具体信息参见数据来源
注：由于CTB5数据集规模较小，最优模型（即评测模型）使用了句子的word级表示、POS(词性标签)表示、以及预训练词向量，而DuCTB1.0数据集规模较大，其最优模型仅使用了句子的word级和char级表示。
python: >=3.6.0paddlepaddle: 1.8.2LAC: >=0.1.4
用户可以使用以下方式进行一键安装及预测：
- pip安装 pip install ddparser
- 半自动安装 先从 https://pypi.org/project/ddparser/ 下载包，解压后使用
python setup.py install安装包。