简要介绍零样本下句法分析，包括该任务介绍、该任务的常用数据集有哪些、经常作为对比的Baseline方法有哪些、实际应用点等

零样本下句法分析是指在没有任何标注数据的情况下，对新的语言或领域进行句法分析。该任务的目标是学习一个模型，能够自动对新的句子进行结构分析，包括分词、句法树分析、依存关系分析等。

常用的数据集包括UDTreebanks、PTB等。这些数据集提供了丰富的语言和领域的语料库，可以用于模型的训练和测试。

常用的Baseline方法包括基于规则的方法和基于神经网络的模型。其中，基于规则的方法包括基于规则的分词和句法分析器，以及基于规则的依存关系分析器等。基于神经网络的模型包括Seq2Seq模型、Transformer模型、以及基于Graph的神经网络模型等。

零样本下句法分析的实际应用点包括跨语言句法分析、低资源语言句法分析、新兴领域语言句法分析等。该任务的研究也有助于提高我们对自然语言处理的理解，推动自然语言处理技术的发展。