Синтаксический разбор алгоритм: Синтаксический разбор простого предложений — Правила и примеры

Содержание

в каких заданиях ЦТ он пригодится?

Повторяя правила по теме «Синтаксис и пунктуация», важно не забыть про ещё один важный момент — алгоритм синтаксического разбора. В этой статье напомним, как анализировать предложения и в каких заданиях ЦТ по русскому и белорусскому языкам понадобятся эти знания.

Алгоритм синтаксического разбора простого предложения

Любой разбор предложения начинается со стандартной процедуры: определения его типа по цели высказывания (повествовательное, побудительное, вопросительное) и по эмоциональной окраске (восклицательное и невосклицательное). Кстати, заметь, что расстановка знаков препинания иногда зависит от этих характеристик. Затем стоит определить грамматическую основу (найти подлежащее и сказуемое), чтобы уж точно знать: перед тобой простое либо сложное предложение.

Затем нужно определить тип предложения по структуре (строению). Для простого предложения будут такие варианты:

— двусоставное (если есть подлежащее и сказуемое) либо односоставное (определённо-личное, неопределённо-личное, обобщённо-личное, безличное или назывное).

— распространённое (есть второстепенные члены — определение, обстоятельство, дополнение) или нераспространённое (таковых нет).

— полное или неполное (когда член предложения пропущен).

— осложнено однородными членами или обособленными членами, обращениями, вводными словами.

Затем предложение разбирают по членам, указывают, чем они выражены и составляют схему. Если забыл, как это делается, смотри картинку ниже, либо загляни в учебник по русскому или белорусскому языкам.

Эти знания понадобятся тебе для того, чтобы корректно ставить знаки препинания в простых предложениях, отличать их от сложных и правильно решить задания А13-А16, А20 в ЦТ по русскому языку. И особенно в задании В10, где необходимо установить соответствие между предложениями и их схемами.

Для тых, хто здае ЦТ па беларускай мове, дзейнічае той жа алгарытм сінтаксічнага разбору простага сказа. І гэтыя веды спатрэбяцца ў заданнях А17, А18, А19, А20, А21, А22, А23.

Итоговые занятия перед ЦТ 2020 Адукар: +20 баллов за 4 часа!Крутая возможность для абитуриентов 2020 года! С 12 по 27 июня Адукар проводит итоговые занятия перед ЦТ по 9 предметам. Это реальный шанс повторить весь материал за 4 часа и улучшить свой балл на ЦТ! Успей записаться по скидке!Узнать больше и записаться!

Алгоритм синтаксического разбора сложного предложения

Синтаксический разбор сложного предложения базируется на знаниях о простом. Также необходимо определить тип предложения по цели высказывания и интонации, а затем найти грамматические основы. Понятно, что если в состав входят две и более предикативные части, то перед нами сложное предложение. Затем стоит определить, с помощью чего связаны части: союзов, союзных слов или интонации. Это поможет тебе понять, какое перед тобой предложение (сложносочиненное, сложноподчиненное, бессоюзное, предложение с разными видами связи).

Помни, что части сочинительных предложений связаны с помощью соединительных (и, да, ни, тоже, также), разделительных (или, либо, то … то, не то … не то) и противительных союзов (а, но, однако, зато, же). А в сложноподчинённом предложении ты найдёшь подчинительные союзы (чтобы, если, как, несмотря на то что и так далее), союзные слова (который, чей, какой, что; где, куда)

, соотносительные слова (тот…кто, тот… который, тот… чей, там… где, там… куда). И понятно, что интонационно связываются части бессоюзного предложения. А предложения с разными видами связи комбинируются из вышеперечисленных предложений. Такой анализ позволит без проблем составить схему.

Повторить всю теорию по теме «Сложные предложения» ты можешь с помощью видеоурока Адукар. Больше роликов смотри на YouTube-канале

Эти знания тебе пригодятся для решения заданий ЦТ по русскому А17-А18, А21, В10. Таксама з гэтымі ведамі ты без праблем выканаеш заданні А24-А27 у ЦТ па беларускай мове.

Как видишь, ты можешь использовать синтаксический разбор как обобщение, повторение материала по всей теме «Синтаксис и пунктуация». Поэтому если тебе трудно даются все вышеперечисленные задания из ЦТ, не ленись повторить правила. Потому что в ЦТ по русскому языку 12 заданий из 40 по этому разделу. А в ЦТ по белорусскому языку — 13 заданий из 40. Как видишь, немалая часть. Правильно выполним их все, ты сможешь заработать много баллов. Удачной подготовки!

Спасибо, что дочитал до конца. Мы рады, что были полезны. Чтобы получить больше информации, посмотри ещё:

Тесты в ЦТ онлайн

Как проходит онлайн-обучение в Адукаре

С 12 по 27 июня пройдут итоговые занятия перед ЦТ 2020 Адукар: +20 баллов за 4 часа!

Не пропускай важные новости и подписывайся на наш YouTube, ВК, Instagram, Telegram, Facebook и уведомления на adukar.by.

***

Если хотите разместить этот текст на своём сайте или в социальной сети, свяжись с нами по адресу [email protected] Перепечатка материалов возможна только с письменного согласия редакции.

Алгоритм синтаксического разбора простого предложения. Как делать синтаксический разбор предложения

Школьников, студентов филологических факультетов, да и людей с другими смежными целями часто интересует анализ словесных конструкций. Сегодня мы поговорим о том, как сделать синтаксический разбор предложения онлайн, какие сервисы с этим справятся. На самом деле в сети много сайтов, предлагающих подобные услуги, вот только не всегда ресурс оказывается эффективным и удобным. Мы познакомимся с самыми популярными и функциональными продуктами.

На этом сайте легко выполнять даже самые сложные задания в онлайн режиме. Более того, в процессе разбора вы получаете дополнительные знания и можете понять по теме даже больше, чем при прочтении сухой теории. Для того чтобы воспользоваться возможностями сервиса, придется пройти регистрацию. Настоящий школьный виртуальный помощник, с которым вы сможете разобрать 5 класс легко и быстро. Нет ничего лишнего и отвлекающего внимание, так что он заслуженно стоит на первом месте.


Отличная, понятная шпаргалка . Предложены понятные схемы по разбору предложений разного уровня сложности в виде таблицы, предусмотрены отличные примеры. Ресурс создан специально для помощи в учебе, поэтому можно использовать за основу не только для изучения русского языка, но и математики.


Стоит отметить, что на сайте есть сочинения для 3, 5, 6, 7 классов и многое другое.

Еще один спецсервис , заслуживающий особого внимания. Здесь есть возможность выполнить синтаксический разбор предложения онлайн, независимо от числа слов и символов. Работать с ним легко и удобно, в основном благодаря тому, что площадка была создана именно для синтаксического анализа.


Как было отмечено, инструмент способен разобрать бесплатно целые конструкции предложений любой сложности, не говоря уже об отдельных словах. Алгоритм анализа прост:

  • указываются первоначальные словарные формы;
  • анализ грамматики;
  • падежи.

Оформление приятное и комфортное для восприятия. Кроме того, на сайте вы найдете подразделы с разной литературой, как русской, так и зарубежной. Можно найти биографию поэтов и писателей – этот контент часто нужен в школьной программе. Инструмент вам точно пригодится, если вы устали от многочисленной рекламы, здесь ее практически нет, мешать не будет. На нем легко освоиться, есть масса полезной информации.

Из минусов можно выделить только то, что нет других материалов по русскому языку, в основном контент создан на основе литературы, но при этом вы в любое время можете воспользоваться разбором.

Синтаксический онлайн разбор предложения с помощью Seosin.ru

Один из самых популярных спецресурсов в этой области. Разработчики утверждают, что он легко способен выполнить онлайн не только синтаксический, но и морфологический анализ, после которых пользователь получает полную информативную статистику о конкретном тексте.


Работать с таким помощником просто:

  • заходите на главную страничку;
  • вставляете скопированный текст в пустое поле;
  • вводите проверочное число, расположенное снизу;
  • кликаете «Анализировать».

При необходимости можно обратиться за помощью на специализированные форумы, где ветки разделены по темам. К примеру, многие рекомендуют Лингвофорум или раздел сайта ТурбоТекст – Грамота . Просто открываете новую тему или дописываете вопрос в уже существующей, и ждете.

Как видите, синтаксический разбор сложных предложений онлайн проводится не сложно. К тому же предлагается не только теоретическая база, но и в режиме реального времени можно анализировать нужную словарную конструкцию.

Разбор предложения по составу называют синтаксическим. Он один из первых, который изучают в школе. Сначала процесс может вызывать трудности, однако, уже после двух разборов многие люди быстро находят все составляющие. Поможет в разборе знание частей речи, правила об основе и второстепенных членах предложения, понимание связи слов в словосочетании. Это проходят к концу начальной школы, поэтому ученики 5 класса выполняют разбор без труда.

Придерживаясь определённой последовательности, можно быстро сделать разбор. Для этого понадобится обратить внимание на такие этапы:

  1. Определить, к какому типу относится фраза: повествовательному, вопросительному или побудительному.
  2. По эмоциональному окрасу отличают восклицательное и невосклицательное предложение.
  3. Затем переходят к грамматической основе. Её нужно найти, обозначить способ выражения, указать, является предложение простым или сложным.
  4. Определить односоставность и двусоставность написанного.
  5. Найти дополнительные члены предложения. Они покажут, является оно распространённым или нет.
  6. С помощью определённых видов линий выделить каждый второстепенный член предложения. При этом над словом указывают, каким оно является членом предложения.
  7. Обозначить, имеются ли пропущенные члены предложения в предлагаемой фразе, что позволит определить, полным или неполным является высказывание.
  8. Имеются ли осложнения.
  9. Дать характеристику написанному.
  10. Составить схему.

Чтобы правильно и быстро провести синтаксический разбор, нужно знать, что представляет собой основа и второстепенные члены.

Основа

В любой основе имеется подлежащее и сказуемое. При разборе первое слово подчёркивается одной линией, второе – двумя. Например, «Наступила ночь ». Здесь грамматической основой выступает полная фраза. В ней подлежащее слово «ночь». Подлежащее не может находиться ни в каком другом падеже, кроме именительного.

По соседству находится сказуемое «наступила», которое описывает действие, совершённое с подлежащим. (Пришёл рассвет. Наступила осень.) В зависимости от того, простым или сложным является предложение, выделяют одну или две основы. В высказывании «Жёлтые листья опадают с деревьев» одна грамматическая основа. А здесь две основы: «Луна спряталась – наступило утро».

Перед синтаксическим разбором фразы необходимо найти дополнительные члены предложения:

  1. Чаще всего дополнение — это существительное или местоимение. Ко второму члену предложения могут добавляться предлоги. Оно отвечает на все вопросы падежей. Сюда не входит именительный падеж, так как он может быть только у подлежащего. Посмотри (куда?) на небо. Обсудим (что?) вопрос. В семантическом значении они стоят в одном ряду с существительным.
  2. Определение выполняет описательную функцию, отвечая на вопрос «Какой? Чей?». Часто сложно выявить член предложения из-за того, что оно бывает двух видов. Согласованное, когда два слова находятся в одном лице, роде, числе и падеже. Несогласованное выступает словосочетанием с управлением и примыканием. Например: «На стене висит книжная полка. На стене висит полка для книг» . В обоих случаях можно задать вопрос: какая? Однако отличием является согласованность и несогласованность определения.
  3. Обстоятельство описывает образ действия, время. Считается самым обширным членом предложения. Мы встретились (где?) в магазине. (Когда?) Вчера мы ходили в кино. Я (как?) легко сделаю упражнение. Это приводит к тому, что обстоятельство часто путают с дополнением. Здесь важно правильно поставить вопрос от главного слова к зависимому.

Взаимосвязь при написании

Важно сказать, что все второстепенные члены обязательно связаны с одним из главных слов. Определение находится в составе подлежащего, поэтому вопросы задают именно от этого члена предложения. А вот дополнение и обстоятельство связано со сказуемым.

На письме при разборе следует обозначить второстепенные члены. Если подлежащее и сказуемое подчёркивают одной и двумя линиями соответственно, то дополнение выделяют пунктирной линией, определение – волнистой, обстоятельство – точкой и тире. При синтаксическом разборе следует обязательно указывать в графическом варианте, чем является каждое слово.

Практическое занятие

Рассмотрим простое предложение:

Зимой туристы отправляются на горнолыжный курорт.

Начинают с основы. Здесь она представлена словосочетанием «туристы отправляются». То есть подлежащее — туристы, сказуемое – отправляются. Это единственная основа, значит, написанное является простым высказыванием. Так как имеются дополнительные члены, то оно является распространённым.

Теперь можно заняться поиском дополнений. Здесь при написании его не использовали. За ним следует определение: на (какой?) горнолыжный курорт. И можно выделить обстоятельства. Отправляются (куда?) на курорт, отправляются (когда?) зимой.

Вот так выглядит предложение при разборе по составу: Зимой (обст.) туристы (подл.) отправляются (сказ.) на горнолыжный (опр.) курорт (доп.).

Пример сложного предложения:

Солнце зашло за тучу, с неба пошёл мелкий дождь.

Сначала ищем основу. В предложении речь идёт о солнце и дожде. Значит, основы в предложении две: солнце зашло, и дождь пошёл. Теперь нужно найти дополнительные члены предложения в каждой основе. Зашло (куда?) за тучу; пошёл (какой?) мелкий, пошёл (откуда?) с неба.

Вот так нужно разбирать распространённые предложения по составу:

Мальчик сидел на крыше дома и смотрел на звёздное небо, притягивающее взгляд.

(Повествовательное, невосклицательное, простое, двусоставное, распространённое, полное, осложнено однородными сказуемыми и обособленным определением, выраженным причастным оборотом).

Здесь основа – мальчик сидел и смотрел, поэтому сказуемых два. Находим второстепенные члены предложения. Сидел (где?) на крыше (чего?) дома. Смотрел (куда?) на небо, (какое?) звёздное. Небо (какое?), притягивающее взгляд.

То есть после нахождения всех составляющих высказывания, оно будет выглядеть так:

Мальчик (подл.) сидел (сказ.) на крыше (обст.) дома (доп.) и смотрел (сказ.) на звёздное (опред.) небо (обст.), притягивающее взгляд (опред.).

Синтаксический разбор предложения делать несложно. Главное, придерживаться шагов, начиная с поиска главных членов предложения. Они являются основой. Затем переходят к второстепенным. В конце разбора каждый из них подчёркивают определённой линией.

Видео

Из видео вы узнаете, как правильно сделать синтаксический разбор предложения.

Не получили ответ на свой вопрос? Предложите авторам тему.

Чтобы правильно ставить знаки препинания, необходимо четко представлять себе структуру предложения. Осознать ее призван помочь синтаксический разбор, то есть разбор предложения по членам. Именно синтаксическому разбору предложения посвящена наша статья.

Единицы синтаксиса

Синтаксис изучает связь слов внутри словосочетаний или предложений. Таким образом, единицами синтаксиса являются словосочетания и предложения – простые или сложные. В этой статье мы будем говорить о том, как сделать синтаксический разбор предложения, а не словосочетания, хотя нередко в школе просят сделать и его.

Зачем нужен синтаксический разбор предложения

Синтаксический разбор предложения предполагает подробное рассмотрение его структуры. Это совершенно необходимо для того, чтобы правильно поставить знаки препинания. Кроме того, это помогает понять связь слов внутри фразы. В ходе синтаксического разбора, как правило, даётся характеристика предложения, определяются все члены предложения и вытесняется, какими частями речи они выражены. Это так называемый полный синтаксический разбор. Но иногда этот термин используется в отношении короткого, частичного, синтаксического разбора, в ходе которого ученик только подчёркивает члены предложения.

Члены предложения

Среди членов предложения всегда сначала выделяют главные: подлежащее и сказуемое . Они, как правило, составляют грамматическую основу. Если в предложении одна грамматическая основа, оно простое , более одной — сложное .

Грамматическая основа может состоять как из двух главных членов, так и включать в себя только один из них: или только подлежащее, или только сказуемое. Во втором случае мы говорим, что предложение односоставное . Если же присутствуют оба главных члена — двусоставное .

Если, кроме грамматической основы, слов в предложении нет, оно называется нераспространённым . В распространенном предложении есть также второстепенные члены: дополнение, определение, обстоятельство; частным случаем определения является приложение.

если в предложении есть слова, которые членами предложения не являются (например, обращение), оно все равно считается нераспространенным.

Выполняя разбор, необходимо называть и часть речи, которой выражен тот или иной член предложения. Этот навык ребята отрабатывают, изучая в 5 классе русский язык.

Характеристика предложения

Чтобы дать характеристику предложению, надо указать надо его описать

  • по цели высказывания;
  • по интонации;
  • по количеству грамматических основ и так далее.

Ниже мы предлагаем план характеристики предложения.

По цели высказывания: повествовательное, вопросительное, побудительное.

По интонации: восклицательное или невосклицательное.

Восклицательными могут быть любые по цели высказывания предложения, а не только побудительные.

По количеству грамматических основ: простое или сложное.

По количеству главных членов в грамматической основе : односоставное или двусоставное.

Если предложение односоставное, надо определить его вид : назывное, определённо-личное, неопределённо-личное, безличное.

По наличию второстепенных членов: распространённое или нераспространённое.

Если предложение чем-то осложнено, то это также надо указать. Это план синтаксического разбора предложения; лучше его придерживаться.

Осложнённое предложение

Предложение может быть осложнено обращением, вводными и вставными конструкциями, однородными членами, обособленными членами, прямой речью. Если какой-то из этих видов осложнений присутствует, то надо указать, что предложение осложненное, и написать чем.

Например , предложение “Ребята, давайте жить дружно!” осложнено обращением «ребята».

Если предложение сложное

Если необходимо сделать разбор сложного предложения, надо сначала указать, что оно сложное, и определить его тип: союзное или бессоюзное, а если союзное, то еще и сложносочиненное или сложноподчиненное. Затем охарактеризовать каждую из частей с точки зрения состава грамматической основы (двусоставное или односоставное, тип односоставного) и наличия/ отсутствия второстепенных членов.

В таблице приведены второстепенные члены и их вопросы.

Второстепенные члены могут быть выражены разными частями речи, например определение:

шерстяная юбка — прилагательное;

юбка из шерсти — существительное;

юбка отглаженная — причастие;

привычка побеждать — инфинитив…

Пример синтаксического разбора предложения

Разберем предложение «Не знал, что ты, Маша, переехала из деревни в город» .

Подчеркнем грамматические основы . Их две: знал и ты переехала . Определим части речи: знал — сказуемое, выражено глаголом в личной форме и т.д.

Теперь подчеркиваем второстепенные члены :

Переехала откуда? из деревни — обстоятельство, выражено существительным; куда? в город – тоже обстоятельство, тоже выражено существительным. Маша – это обращение, оно не является членом предложения.

Теперь дадим характеристику . Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, союзное, сложноподчиненное.

Первая часть «не знал» неполная, нераспространенная.

Вторая часть двусоставная, распространенная. Осложнено обращением.

По окончании разбора надо составить схему сложного предложения.

Что мы узнали?

Синтаксический разбор призван помочь понять структуру предложения, поэтому необходимо указать все, что может быть с ней связано. Выполнять разбор лучше по плану, тогда больше шансов, что вы ничего не забудете. Необходимо не только подчеркнуть члены предложения, но и определить части речи, и дать характеристику предложению.

Тест по теме

Оценка статьи

Средняя оценка: 4.4 . Всего получено оценок: 101.

Синтаксический разбор предложения – это детальный анализ предложения, разделенный на несколько составляющих. Благодаря данному методу учащиеся проверят знания о синтаксисе русского языка. В учебных заведениях синтаксический разбор – это последняя глава в разделе синтаксиса, поскольку здесь предоставляется возможность комплексно использовать ранее полученные знания.

Как делать разбор предложения

Синтаксический анализ – процесс логический и поэтапный. В школе используют два вида разбора : устный и письменный. Их отличие заключается в том, что в письменном — части речи помечаются схематически, а при устном проговариваются.

Пошаговый анализ:

  1. Определите, какую цель несет предложение. Если автор пытается что-то рассказать – повествовательное, спросить – вопросительное, побудить к какому-либо действию побудительное.
  2. Эмоциональный окрас на письме выражается наличием восклицательного знака. Если в конце вы видите восклицательный знак, то предложение восклицательное. Если его нет – невосклицательное.
  3. Посчитайте число грамматических основ. Одна грамматическая основа – простое, несколько – сложное.
  4. Охарактеризуйте связь между частями предложения – союзная или бессоюзная.
  5. Определите, каким образом части связываются между собой : союзами (подчинительными или сочинительными) или интонацией (знаки препинания).
  6. В зависимости от союзов охарактеризуйте тип : сложносочиненное, сложноподчиненное или бессоюзное.
  7. Проанализируйте каждую часть на следующие параметры: наличие главных и второстепенных членов, поиск усложняющих факторов (однородные члены, вводные конструкции, междометия, обращения).
  8. Составить схему предложения, графически подчеркнув составляющие.

Обратите внимание! Синтаксический разбор сложного предложения отличается от просто только числом грамматических основ. Из-за этого некоторые действия (шаг 7) выполняются повторно.

Лучшие сервисы для онлайн анализа

Lexis Res

Сайт Lexis Res – один из лучших сервисов для синтаксического разбора по членам на английском языке. Главное преимущество – подробное описание всех значений отдельно взятого слова, что поможет пользователям, изучающим английский язык.

Интерфейс состоит из двух кнопок. Команда «Analyse » запускает процесс. Результаты доступны в нижней части страницы. Функция «Random sentences » позволит ознакомиться с работой сайта на примере случайного предложения.

Плюсы :

  • Подробный синтаксический анализ.
  • Отсутствие назойливой рекламы.
  • Широкий функционал сервиса.
  • Минималистский интерфейс.
  • Обширная база слов.

Минусы :

  • Ресурс адаптирован только для английских выражений.
  • Отсутствие графических обозначений.
  • Без должных знаний иностранного языка читать подробные пояснения будет трудно.

Delph-in

Сервис Delph-in — еще один англоязычный ресурс, посвященный синтаксическому анализу. Уникальность состоит в том, что здесь используется язык программирования Linguistic Knowledge Builder, который применяет в зарубежных университетах.

Использование метода Linguistic Knowledge Builder дает преимущества в плане детальности и его составляющих. За визуализацию отвечает технология English Resource Grammar, которая также используется в иностранном образовании.

Достоинства :

  • Отлично подходит для изучения узконаправленных предложений.
  • Огромное количество инструментов для синтаксического разбора по частям речи.
  • Нет ограничений на число символов.

Недостатки :

  • Полноценно работать с сервисом смогут люди, обладающие хорошей базой английской.
  • Громоздкий интерфейс, на освоение которого придется потратить время.

MorphologyOnline

Сайт MorphologyOnline – русскоязычный ресурс, посвященный синтаксису. Интерфейс сайта умещается в одну кнопку. От пользователя требуется ввести необходимое слово, а программа проанализирует его.

Для удобства пользователей сервис провидит поэтапную проверку . В большинстве случаев процесс проверки осуществляет в три этапа: определение части речи, морфологические признаки и вероятная синтаксическая роль.

Плюсы :

  • Подробный анализ.
  • Оперативная работа сайта.
  • Отсутствие рекламы.

Минусы :

  • Разбор осуществляется в рамках одного слова.
  • Основной акцент ресурса сделан на морфологии.
  • Узкая специализация.

Грамота.ру

Грамота.ру – русскоязычный сайт, разбирающий запрашиваемое слово. Представленный сервис осуществляет проверку выбранного слова не только по синтаксическим и морфологическим признакам, но прогоняет выбранное слово по всем популярным словарям, включая словарь специализированных терминов.

Достоинства :

  • Подробный анализ слова, включающий поиск значения по словарям.
  • Приятный пользовательский интерфейс.
  • Возможность выбирать критерии.

Недостатки :

  • За раз программа разбирает одно слово.
  • Сайт больше ориентирован на морфологический разбор.

Goldlit

Сайт Goldlit — это один из лучших порталов для синтаксического разбора. Ключевое преимущество перед русскоязычными конкурентами – возможность анализировать предложения целиком.

Алгоритм действий предельно прост: пользователь вводит фразу или слово. Портал обрабатывает информацию и разбирает каждое слово в отдельности. Возле каждого члена пишется начальные формы слова, часть речи к которому оно принадлежит, а после производится грамматический анализ и склонение по падежам.

Плюсы :

  • Детальный синтаксический и грамматический разбор.
  • Нет ограничений по тематике и числу знаков.
  • Дружелюбный интерфейс.
  • Сайт прост в освоении.
  • Дополнительная информация по литературе.

Минусы :

  • Отсутствие справочников по грамматике.
  • Сервис больше направлен на литературу.

Сегодня мы продолжаем изучать сложное предложение, на этом уроке научимся делать его синтаксический разбор.

1. Определить вид предложения по цели высказывания (повествовательное, вопросительное, побудительное ).

2. Определить вид предложения по интонации (восклицательное, невосклицательное ).

3. Выделить простые предложения в составе сложного, определить их основы.

4. Определить средства связи простых предложений в сложном (союзные, бессоюзные ).

5. Выделить второстепенные члены в каждой из частей сложного предложения, указать, распространенной или нераспространенной она является.

6. Отметить наличие однородных членов или обращения.

Предложение 1 (рис. 1).

Рис. 1. Предложение 1

Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное (имеет две грамматические основы), союзное (соединенное союзом и ), и первая, и вторая части — нераспространенные (рис. 2).

Рис. 2. Разбор предложения 1

Предложение 2 (рис. 3).

Рис. 3. Предложение 2

Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, бессоюзное. Первая часть распространенная (есть определение), вторая нераспространенная (рис. 4).

Рис. 4. Разбор предложения 2

Выполните синтаксический разбор предложения (рис. 5).

Рис. 5. Предложение

Предложение повествовательное, невосклицательное, сложное, союзное. Первая часть распространенная, осложнена однородными сказуемыми. Вторая часть распространенная.

Рис. 6. Разбор предложения

Список литературы

1. Русский язык. 5 класс. В 3-х частях Львова С.И., Львов В.В. 9-е изд., перераб. — М.: 2012 Часть 1 — 182 с., Часть 2 — 167 с., Часть 3 — 63 с.

2. Русский язык. 5 класс. Учебник в 2 частях. Ладыженская Т.А., Баранов М.Т., Тростенцова Л.А. и др. — М.: Просвещение, 2012. — Часть 1 — 192 с.; Часть 2 — 176 с.

3. Русский язык. 5 класс. Учебник / Под ред. Разумовской М.М., Леканта П.А. — М.: 2012 — 318 с.

4. Русский язык. 5 класс. Учебник в 2 частях Рыбченкова Л.М. и др. — М.: Просвещение, 2014. — Часть 1 — 127 с., Часть 2 — 160 с.

1. Интернет-сайт фестиваля педагогических идей «Открытый урок» ()

Домашнее задание

1. Каков порядок синтаксического разбора сложного предложения?

2. Какие бывают сложные предложения по средству связи между частями?

3. Подчеркните грамматические основы в предложении:

Приближался рассвет торопливый, посветлела небесная высь.

PostgreSQL : Документация: 9.5: 48.3. Этап разбора : Компания Postgres Professional

48.3. Этап разбора

При разборе проверяется сначала синтаксис строки запроса (поступающей в виде неструктурированного текста). Если он правильный, строится дерево запроса и передаётся дальше, в противном случае возвращается ошибка. Лексический и синтаксический анализ реализован с применением хорошо известных средств Unix bison и flex.

Лексическая структура определяется в файле scan.l и описывает идентификаторы, ключевые слова SQL и т. д. Для каждого найденного ключевого слова или идентификатора генерируется символ языка, который затем передаётся синтаксическому анализатору.

Синтаксис языка определён в файле gram.y в виде набора грамматических правил и действий, которые должны выполняться при срабатывании правил. Для построения дерева разбора используется код действий (это действительно код на C).

Файл scan.l преобразуется в программу на C scan.c с помощью flex, а gram.y — в gram.c с помощью bison. После этих преобразований исполняемый код анализатора создаётся обычным компилятором C. Никогда не вносите коррективы в сгенерированные файлы C, так как они будут перезаписаны при следующем вызове flex или bison.

Примечание

Упомянутые преобразования и компиляция обычно производятся автоматически сборочными файлами Makefile, поставляемыми в составе дистрибутива PostgreSQL.

Подробное описание bison и грамматических правил в gram.y выходит за рамки данной главы. Узнать больше о flex и bison можно из книг и документации. Изучение грамматики, описанной в gram.y, следует начать со знакомства с bison, иначе будет трудно понять, что там происходит.

48.3.2. Преобразование

На этой стадии дерево разбора создаётся только с фиксированными знаниями о синтаксической структуре SQL. При его создании не просматриваются системные каталоги, что не даёт возможность понять конкретную семантику запрошенной операции. После этого выполняется процедура преобразования, которая принимает дерево разбора от анализатора и выполняет семантический анализ, необходимый для понимания, к каким именно таблицам, функциям и операторам обращается запрос. Структура данных, которая создаётся для представления этой информации, называется деревом запроса.

Синтаксический разбор отделён от семантического анализа, потому что обращаться к системным каталогам можно только внутри транзакции, а начинать транзакцию сразу после получения строки с запросом нежелательно. Синтаксического разбора достаточно, чтобы распознать команды управления транзакциями (BEGIN, ROLLBACK и т. д.), поэтому их можно выполнить без дальнейшего анализа. Убедившись, что мы имеем дело с собственно запросом (например, SELECT или UPDATE), можно начинать транзакцию, если она ещё не начата. Только после этого можно переходить к процедуре преобразования.

Дерево запроса, создаваемое процедурой преобразования, по структуре во многом похоже на дерево разбора, но отличается во многих деталях. Например, узел FuncCall в дереве разбора представляет то, что по синтаксису похоже на вызов функции. Этот узел может быть преобразован в узел FuncExpr или Aggref в зависимости от того, какой (обычной или агрегатной) окажется функция с заданным именем. Кроме того, в дерево запроса добавляется информация о фактических типах данных столбцов и результатов выражений.

НЕПОЛНЫЙ СИНТАКСИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА В ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ

НЕПОЛНЫЙ СИНТАКСИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТЕКСТА В

ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВЫХ СИСТЕМАХ

 

 

А. Е. Ермаков

ООО “Гарант-Парк-Интернет”

[email protected]

 

 

 

Ключевые слова: синтаксический разбор, разрешение омонимии, выделение именных групп, статистический анализ текста, информационный портрет текста.

 

 

Доклад посвящен опыту разработки неполного синтаксического анализатора русского языка и его внедрению в прикладные системы анализа полнотекстовых документов в компании “Гарант-Парк-Интернет”. Синтаксический разбор без учета глагольного управления на основе бесконтекстной грамматики позволяет выделять именные группы и разрешать морфологическую омонимию, не выходя за рамки допустимых ограничений на вычислительные ресурсы систем, работающих с большими массивами документов. Экспериментально показано, что использование такого анализатора на этапе предварительной обработки документа существенно повышает точность работы алгоритмов статистического анализа текста в прикладных системах.

 

 

 

1. Введение

 

Задаче компьютерного анализа текста на естественном языке посвящено множество теоретических и практических работ. Доступные сегодня вычислительные мощности позволили применить широкий класс математических методов анализа неструктурированных данных для обработки больших массивов документов, эффективно решая задачи поиска информации, классификации, кластерного анализа, выявления скрытых закономерностей и другие. Не последнее место в этом ряду занимают и наши собственные разработки в компании “Гарант-Парк-Интернет”, представленные на сайтеhttp://research.metric.ru.

К сожалению, внедрение математических методов в обработку текста проходит на фоне отсталости собственно лингвистической составляющей алгоритмов, что не позволяет достичь высокого качества работы прикладных систем. Ставший устойчивым уклон в область статистических методов анализа привел к тому, что компьютерная лингвистика на время оказалась оставлена в стороне. Господствующего мнения, что лингвистические алгоритмы являются ненадежными, слабо масштабируемыми и чересчур медленными для решения реальных задач, до недавнего времени придерживались и автор в более ранних публикациях на эту тему [1,2].

Исследования, проведенные нами в последний год, заставили изменить  сложившуюся точку зрения на место алгоритмов синтаксического разбора в структуре статистических анализаторов текста. Не претендуя на конкуренцию с разработчиками систем машинного перевода и оставаясь в рамках решения собственных задач, относимых скорее к разряду аналитических, мы начали успешно развивать синтаксическую обработку для внедрения в собственные продукты. 

 

 

2. Синтаксический разбор в задачах автоматического анализа текста

 

Сложность реализации высокоточного анализатора связана с наличием тесной связи между синтаксисом и семантикой, присутствием в текстах русского языка большого количества синтаксически омонимичных конструкций, не допускающих однозначной интерпретации без привлечения знаний о семантической сочетаемости слов. Такова, например, проблема управления глагола предложно-падежными конструкциями. В синтаксически эквивалентных фразах “человек стрелял из ружья” и “человек стрелял из окна”, объект “ружье” представляет аргумент предиката “стрелять” в роли косвенного дополнения, а объект “окно” – обстоятельство места, которое является дополнительной характеристикой всей ситуации в целом.

Модель языка, призванная объединить синтаксическую и семантическую составляющие, известна под названием толково-комбинаторного словаря и призвана описать ограничения на сочетаемость лексических единиц в определенных синтаксических ролях, например, в форме известного аппарата лексических функций [6].

Однако, помимо колоссального объема необходимого ручного труда, разработку подобного словаря усложняет отсутствие достаточно полной и устоявшейся системы классификации типов синтагматических отношений (например, базиса лексических функций), а также парадигматической классификации лексики (тезауруса). Так, если описание синтагматики обязано декларировать, что аргумент предиката “стрелять”, представляющий орудие действия, должен относиться к классу “оружие”, то описание парадигматики призвано установить все имена, относимые к этому классу – “ружье”, “рогатка” и др.

Указанные проблемы привели к установившемуся мнению о нецелесообразности введения модуля синтаксического разбора в системы автоматического анализа текста. Однако оказалось, что, несмотря на ограниченную точность синтаксических анализаторов, их использование способно заметно повысить качество таких систем в случае комбинирования с известными статистическими методами [1,2], не выходя за рамки стандартных ограничений на вычислительные ресурсы.

Дело в том, что отдельные ошибки синтаксического анализатора поглощаются в дальнейшем при фильтрации статистическим анализатором, поскольку общее число “нормальных” языковых конструкций в тексте существенно превышает число “нестандартных”. Некоторые ошибки могут оказаться заметными при анализе текстов небольшого объема, однако стоит учесть, что статистическому анализу такие тексты вообще не поддаются.

Экспериментально проверенным фактом является также то, что для решения многих задач с приемлемым качеством не требуется полный синтаксический разбор, к которому призваны стремиться автоматические переводчики. Полный анализ всех возможных синтаксических связей, присутствующих во фразе, даже сейчас является непомерно долгим для нашего класса задач.

Основные задачи, решаемые сегодня системами анализа текста, следующие: формирование информационного портрета текста в терминах ключевых понятий, выявление смысловых связей между понятиями, автоматическое реферирование. Прикладные функции интеллектуальных систем, которые могут быть реализованы на основе этих результатов, были описаны в работах [3,4,5]. Важнейшей сопутствующей проблемой, решаемой исключительно средствами синтаксического анализа, является разрешение омонимии в тех случаях, когда грамматические формы различных слов совпадают (например, форма “стали” для существительного “сталь” и глагола “стать”).

 

 

3. Синтаксический разбор и разрешение омонимии

 

Целью синтаксического разбора является построение дерева синтаксических зависимостей между словами во фразе. В случае удачного разбора предложение сворачивается в полносвязное дерево с единственной корневой вершиной.

Поскольку одна словоформа может соответствовать нескольким грамматическим формам слова, в том числе формам различных слов, в ходе анализа необходимо производить свертку предложения для всех возможных вариантов грамматических форм. Те грамматические формы, которые обеспечивают максимальную свертку дерева (минимальное число висячих вершин), следует считать наиболее достоверными.

Как показала практика, для снятия большей части омонимии (около 90%) не требуется полный синтаксический анализ, обеспечивающий полную свертку дерева. Достаточным оказывается включение правил согласования слов в именных и глагольных группах, свертки однородных членов, согласования подлежащего и сказуемого, предложно-падежного управления и нескольких прочих – всего в пределах 20-ти правил, описываемых бесконтекстной грамматикой. Подробно ознакомиться со способами формального описания языка можно, например, в работе [7].

Порядок применения правил управляется алгоритмом разбора, который на каждом шаге проверяет возможность применения очередного правила к очередному фрагменту фразы (паре-тройке слов, знаков препинания и т.п.) и, если удается, сворачивает фрагмент. Свертка фрагмента обычно заключается в его замене одним главным словом – удалением подчиненных слов, после чего разбор продолжается. В случае невозможности дальнейшего применения правил на любом из шагов совершается откат – последний свернутый фрагмент восстанавливается и делается попытка применить другие правила. Окончательным вариантом разбора следует считать такую последовательность применения правил, которая порождает максимальную свертку фразы.

Так, в ходе разбора фразы “усталые гуси и утки стали снижаться”, возникают следующие варианты:

( усталые -> ( гуси + утки ) ) ~> ( стали <- снижаться ),

( усталые -> гуси ) и ( утки ~> ( стали <- снижаться ) ),

( ( усталые -> гуси ) + ( утки <- стали ) ) снижаться,

и ряд других.

Здесь каждая пара скобок включает ряд слов, обработанных некоторым правилом на очередном шаге анализа. Прямая стрелка указывает отношение подчинения при свертке именных и глагольных групп, знак плюса – свертку равноправных однородных членов, а волнистая стрелка – связь подлежащего со сказуемым. Такое представление соответствует дереву зависимостей во фразе.

Очевидно, что только первый вариант соответствует полному разбору – полносвязному дереву с одной вершиной, представленной глагольной группой “стали снижаться”. Второй вариант не полон, но все установленные синтаксические связи являются правильными и позволяют правильно разрешить омонимию у глагола “стать”. В третьем  варианте присутствует ошибка, вызванная наличием у существительного “сталь” формы “стали” в родительном падеже множественного числа – выделена именная группа “утки стали” (аналогично “полосы стали”, “ковка стали”).

Как видно, процессу разбора соответствует целое дерево вариантов свертки фразы, вследствие чего производительность алгоритма падает экспоненциально с ростом числа используемых правил и количества слов в предложении. Так, очень сложные предложения могут порождать десятки тысяч вариантов разбора. Эта вычислительная проблема является общей для всех синтаксических анализаторов, ввиду чего на практике целесообразно ограничивать допустимое число рассматриваемых вариантов, и выбирать из них субоптимальный вариант свертки.

Как показал опыт, влияние подобного ограничения сказывается лишь на разборе небольшого количества особенно сложных предложений. Однако для разрешения омонимии даже неполного разбора практически всегда оказывается достаточно. Положительной стороной этого момента является то, что точность анализа и его скорость (обратно пропорциональная полноте) регулируются одним числовым параметром, определяющим соотношение между ними. Так, начиная с некоторого момента, повышение точности разбора на один процент требует двукратного снижения производительности. В нашей реализации этот предел соответствует скорости обработки около 50 Мбайт текста в час (P-II, 400Мгц), что приемлемо для прикладных систем.

 

 

4. Информационный портрет текста и именные группы

 

Основной проблемой, возникающей при формировании информационного портрета текста, является проблема выделения именных групп — устойчивых словосочетаний, в которые входят существительные и согласованные с ними прилагательные (например, “развитие сельского хозяйства”). Именно цельные именные группы, а не отдельные слова, характеризуют содержание текста и могут служить для тематического индексирования, авторубрицирования и т.п. Сопутствующей задачей является их ранжирование по значимости в тексте – вычисление так называемого “тематического веса”, отражающего вклад соответствующего понятия в содержание текста (его информативность).

Синтаксические отношения в пределах именных групп могут быть описаны десятком правил бесконтекстной грамматики, которые учитывают лишь согласование грамматических форм.

В общем случае полезно привлечение словаря моделей управления существительных, типа “борьба с [кем,чем?]”, “борьба против [кого,чего?]”. Однако, в отличие от глаголов, лишь немногие существительные может участвовать в управлении, вследствие чего доля образуемых ими словосочетаний относительно мала (см., к примеру, [8]).

В ходе полного синтаксического разбора фразы возможно установление синтаксических ролей именных групп в предложении, что позволяет ранжировать их с точки зрения важности для автора фразы. Так, наиболее важными являются слова из группы подлежащего, затем — сказуемого, прямого дополнения, косвенного дополнения, обстоятельства. В сочетании с алгоритмами статистического анализа эти факты способствуют более точному ранжированию понятий по значимости в информационном портрете документа.

Задача выявления дополнений и обстоятельств требует как минимум привлечения словаря моделей управления глаголов, который на данный момент отсутствует на рынке в объеме, достаточном для наших задач (в русском языке около 20 тысяч глаголов).

Задача выявления подлежащего в большинстве случаев решается достаточно просто и однозначно за счет введения соответствующих правил согласования существительного с глаголом.

Ниже приведен пример разбора нашим анализатором фразы:

(клинки,<- изготовленные) (великими->мастерами), становились

( (предметами <- (религиозного->поклонения) ), +  (символами <- (гордости и+

 ( чести <- ( (живущих и+ будущих) -> (поколений<-японцев) ) ) ) ) )

После выбора наилучшего варианта разбора фразы включается обратный алгоритм синтеза, который проходит по дереву зависимостей и собирает все именные группы. Одновременно входящие в них слова ставятся в согласованные грамматические формы.

Полный список выделенных именных групп следующий:

100 КЛИНОК
50 СИМВОЛ ЧЕСТИ СЕГОДНЯШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ ЯПОНЦА

50 СИМВОЛ ЧЕСТИ СЕГОДНЯШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ
50 СИМВОЛ ЧЕСТИ ВЧЕРАШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ ЯПОНЦА
50 СИМВОЛ ЧЕСТИ ВЧЕРАШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ
50 СИМВОЛ ЧЕСТИ
50 СИМВОЛ ГОРДОСТИ
50 СИМВОЛ
50 ПРЕДМЕТ РЕЛИГИОЗНОГО ПОКЛОНЕНИЯ
50 ПРЕДМЕТ
50 КЛИНОК
50 ВЕЛИКИЙ МАСТЕР ДРЕВНОСТИ
50 ВЕЛИКИЙ МАСТЕР
40 ЧЕСТЬ СЕГОДНЯШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ ЯПОНЦА
40 ЧЕСТЬ ВЧЕРАШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ ЯПОНЦА
37 ЧЕСТЬ СЕГОДНЯШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ
37 ЧЕСТЬ ВЧЕРАШНЕГО ПОКОЛЕНИЯ
33 РЕЛИГИОЗНОЕ ПОКЛОНЕНИЕ
33 МАСТЕР ДРЕВНОСТИ
30 СЕГОДНЯШНЕЕ ПОКОЛЕНИЕ ЯПОНЦА
30 ВЧЕРАШНЕЕ ПОКОЛЕНИЕ ЯПОНЦА
25 ЧЕСТЬ
25 СЕГОДНЯШНЕЕ ПОКОЛЕНИЕ
25 МАСТЕР
25 ГОРДОСТЬ
25 ВЧЕРАШНЕЕ ПОКОЛЕНИЕ
20 ПОКОЛЕНИЕ ЯПОНЦА
16 ПОКЛОНЕНИЕ
16 ДРЕВНОСТЬ
12 ПОКОЛЕНИЕ
10 ЯПОНЕЦ

Слева от каждой именной группы – понятия текста – указан его тематический вес, вычисляемый на основе синтаксической роли в предложении, а также места понятия в составе более сложной именной группы.

Так, если вес именной группы «предмет религиозного поклонения» равен 50 (не подлежащее), то веса входящих в нее понятий будут соответственно: 50 – для “предмет” (главного слова в группе), 50 * 2/3 = 33 для «религизное поклонение» (подчиненной группы длины 2 в группе длины 3)  и 50 * 1/3 = 16 для «поклонение» (подчиненной группы длины 1 в группе длины 3).

Максимальный вес, равный 100, в данном примере имеет единственное понятие “клинок”, которое представляет подлежащее – главную тему фразы.

Заметим, что последняя часть разобранной фразы допускает второй, столь же полный вариант разбора:                   

(символами <-( (гордости и+  чести) <-

( (живущих и+ будущих) -> (поколений<-японцев) ) ) )

который порождает дополнительные именные группы:

гордость будущего поколения японца, гордость живущего поколения японца, символ гордости будущего поколения японца, символ гордости живущего поколения японца.

Наличие нескольких равноправных вариантов разбора есть явление синтаксической омонимии, разрешение которой невозможно без привлечения семантики, а иногда и прагматики, как в данном случае.

5. Заключение

 

Как показала практика, статистические методы анализа текста, на которых до настоящего времени были сконцентрированы усилия разработчиков интеллектуальных систем, достигли своего естественного предела. Дальнейшее усложнение математики без привлечения серьезной лингвистики не позволит заметно повысить качество подобных систем.

Несмотря на ограниченность синтаксических анализаторов текста, работающих без привлечения семантики, есть все основания утверждать, что их включение повышает точность работы статистических анализаторов, а также открывает качественно новые возможности, оставаясь в рамках разумных ограничений на вычислительные ресурсы.

Разработанный нами синтаксический анализатор русского языка, реализующий выделение именных групп и снятие омонимии, уже внедряется в очередную версию системы Russian Context Optimizer для СУБД Oracle [4]. С демонстрацией анализатора можно познакомиться на сайте http://research.metric.ru.

 

 

Литература

 

  1. Ермаков А.Е. Тематический анализ текста с выявлением сверхфразовой структуры // Информационные технологии. — 2000. — N 11.
  2. Ермаков А.Е., Плешко В.В. Ассоциативная модель порождения текста в задаче классификации // Информационные технологии. — 2000. — N 12.
  3. Плешко В.В., Ермаков А.Е., Липинский Г.В. TopSOM: визуализация информационных массивов с применением самоорганизующихся тематических карт // Информационные технологии. — 2001. — N 8.
  4. Ермаков А.Е. Проблемы полнотекстового поиска и их решение // Мир ПК. – 2001. – N 5.
  5. Ермаков А.Е., Плешко В.В. Тематическая навигация в полнотекстовых базах данных // Мир ПК. – 2001. – N 8.
  6. Мельчук И.А Опыт теории лингвистических моделей “Смысл-Текст”. Семантика, синтаксис. — М.: Школа «Языки русской культуры», 1999.
  7. Гладкий А.В. Формальные грамматики и языки. — М.: Наука, 1973.
  8. Розенталь Д.Э. Управление в русском языке. Словарь-справочник. – М.: Книга, 1986.

 

 

Restricted syntactic analysis of text document in information retrieval systems

A. E. Ermakov

 

Key words: syntactic parsing, ambiguity resolution, noun-groups extracting, statistical text analysis, information text structure.

 

The report is devoted to development of restricted syntactic parser for Russian language and embedding it into full-text document analysis systems produced by «Garant-Park-Internet» Ltd. The simplified syntactic parsing that omits verb control is still capable to extract noun-groups and resolve morphological ambiguity. We designed such parser on the base of context-free grammar. Simplification of the parsing algorithm allows us to process large arrays of text documents in times suitable for use in information retrieval and text analyzing systems. Our experiments demonstrate that this parser could be used on document preprocessing stage in statistical text analysis algorithms to increase the precision of these systems.

 

 

Модель системы синтаксического анализа текстов естественного языка на основе статистически отобранных наборов параметров слов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Сбоев А.Г.1, Рыбка Р.Б.2, Иванов И. И.3, Гудовских Д.В.4, Молошников

И.А.5, Кукин К.А.6, Власов Д.С.7

1 к.ф.-м.н., с.н.с., доцент кафедры АСОУ , [email protected] 2 Аспирант, НИЦ «Курчатовский институт», [email protected] 3 Магистр, МИРЭА [email protected] 4 Аспирант, НИЦ «Курчатовский институт», [email protected]

5 Аспирант, НИЦ «Курчатовский институт», ivan- rus @yandex. ru

6 Аспирант, НИЦ «Курчатовский институт», [email protected]

7 Студент, МИРЭА, [email protected]

Модель системы синтаксического анализа текстов естественного языка на основе статистически отобранных наборов параметров слов

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

BigData, обработка естественного языка, синтаксический анализ, синтаксическое дерево, нейронные сети, вероятностные алгоритмы.

АННОТАЦИЯ:

Целью данной работы является выделение из текстового выражения признаков, позволяющих снизить неоднозначность в определении синтаксических отношений между словами выражения. Это позволяет облегчить построение синтаксического дерева текстового выражения, где узлами являются слова, а связями — синтаксические отношения.

В работе представлен краткий обзор методов нейросетевых и вероятностных алгоритмов построения дерева синтаксического разбора, а также результаты статистическое исследование влияния использования различных наборов параметров текстового выражения на определение синтаксических отношений. Введение

В связи с возрастанием в современных условиях интереса к интегрированным системам обработки информации, типа Big Data с встроенными системами: анализа масс-медиа, аннотирования текстов, анализа контента бизнес информации, сентимент-анализа, выявления угроз в соц. сетях, специального назначения и машинного перевода, вопрос анализа национального естественного языка является весьма актуальным

Технологиии Big Data предназначены для обработки больших объемов текстовой и медийной информации на суперкомпьютерах. Качество работы продуктов данной технологии напрямую зависит от систем анализа естественных языков. Как показывает обзор литературы

основным затруднением для реализации подобных систем для русского языка является отсутствие качественных синтаксических парсеров, не говоря уже о семантических.

Это связано с языковыми особенностями, в частности с нечеткой последовательностью слов, использующихся при построении выражений.

Результатом этапа синтаксического анализа является дерево синтаксического разбора, показывающее синтаксические связи (далее синто). В процессе обработки текстового выражения с целью построения дерева синтаксического разбора возникает большое количество неоднозначных «синто». Это связанно как с многозначностью входных данных (одна и та же словоформа может быть получена от различных нормальных форм), так и неоднозначностью самих правил разбора.

Целью данной работы является проведение исследования, насколько признаки всего текстового выражения влияют на снижение неоднозначности в определении «синто» между двумя словами в нем. Это необходимо для реализации процедуры определения «синто» в рамках этапа проведения синтаксического анализа выражения.

Состояние проблемы

В мире данной тематикой занимается большое сообщество специалистов, в частности из NLTK [1], из таких университетов как Стенфордский [2], Векше и Упсалы в Швейцарии [3], штата Иллинойс в Чикаго [4], города Пенсильвании [5]. Для русского языка созданы такие системы как АОТ [6] и ЭТАП-2\3 [7]. Существует несколько подходов при решении задач анализа естественного языка: с применением лингвистических правил, либо с применением вероятностных и обучаемых интеллектуальных систем. Задачу синтаксического анализа тоже можно решать несколькими способами: на основе лингвистических правил, как это сделано в ЭТАП 3 [7], либо на основе заранее размеченной коллекции примеров для обучения системы, которая составляется специалистами по языкознанию. К последнему способу относятся применение нейронных сетей и вероятностных алгоритмов, таких как скрытые Марковские модели и вероятностные грамматики [8].

Модель системы синтаксического разбора на основе нейронных сетей SRN и RAAM

При использовании принципов формальных нейронных сетей задача синтаксического разбора разделяется на 2 этапа:

a. Непосредственно синтаксический разбор («Парсинг»).

b. Декодирование результатов «парсинга».

«Парсинг» осуществляется средствами сети SRN, а декодирование результатов, т.е. постройка дерева синтаксического разбора — это задача сети RAAM [9].

Целью сети RAAM является кодирование символных структур (слов или их признаков) средствами нейронных сетей в численный вид.

На рисунке 1 представлена архитектура сети RAAM.

гч>

Г I I

Кодер

С

al 6)

Рисунок 1. Архитектура сети RAAM а) двоичная, б) троичная

Если взять сеть RAAM, обученную представлять некое множество деревьев, то эту сеть можно представлять как два автомата:

• кодер — автомат для создания представлений деревьев из векторов входных значений.

• декодер — автомат, берущий полученные представления деревьев и разбивающий их на составные части.

Сеть SRN(Simple Recurrent Network) — это простая рекуррентная сеть, в которой элементы скрытого слоя имеют связи с элементами входного слоя (см. рис.2).

Вывод

о о

О О О О

о о о * * * II о о о о » ‘ *

Ввод Контекст Ж

Рисунок 2. Архитектура сети SRN

Элементы скрытого слоя представляют редуцированное представление данных, предшествующих текущему выводу. Это редуцированное представление является существенно-важным контекстом для задачи синтаксического разбора.

Далее показана модель системы синтаксического разбора при выбранном подходе (см. рис. 3).

Рисунок 3. Модель системы синтаксического разбора предложения на основе сетей RAAM и

SRN

Недостатки: при реализации этого подхода возникают следующие сложности:

1. Деревья, выраженные синтаксически разобранными предложениями, имеют различную длину. Необходимо привести в вид соответствующий входному множеству фиксированной размерности сети RAAM.

2. Необходимость создания библиотеки обучающих предложений, состоящей из двух частей: 1) сами предложения и 2) синтаксический разбор каждого.

3. При больших объемах предложения, слова, поступившие первыми сильнее «зажимаются» в контексте сети SRN, что представляет трудность для дешифрации. dog

Таблица1. Таблица разбора в соответствии с CKY

The Brown Dog

DT (шаг 1) — (шаг 3) NP (шаг 6)

JJ (шаг 2) Nom (шаг 5)

NN (шаг 4)

Шаги соответствуют последовательности выполнения операций в работе CKY-алгоритма. Шаги 1,2,4 — соответствуют определению терминальных элементов соответствующим нетерминальным в КС грамматике; на шаге 3 определяется, что правила вывода из какого-либо нетерминального в грамматике двух других нетерминальных элементов DT и JJ нет; на шаге 5 определяется, что существует правило вывода из Nom двух нетерминальных NN,JJ; на шаге 6 определяется, что существует правило вывода из NP двух нетерминальных DT,Nom.

Таким образом, из полученной таблицы можно вывести дерево разбора (см. рис. 4).

Для определения вероятности правил грамматики используется Inside\outside алгоритм, названный в соответствии с используемыми в нем внутренними и внешними вероятностями. Основная идея алгоритма

заключается в расчете внутренних — СК и внешних — Р вероятностей и максимизации на их основе функции максимального правдоподобия L(ф) [12].

ЫР

DT Nom

I

The jj NN

I I

Brown Dog

Рисунок 4. Дерево разбора в соответствии с грамматикой Основные этапы алгоритма:

1) случайным образом распределяются вероятности «ф» между правилами в грамматике;

2) строятся возможные разборы предложения (W), рассчитываются внутренние и внешние вероятности;

3) рассчитывается число применений правил при выводе анализируемого предложения

С,(А->«| £

1<Z< j<k<n

;

4) рассчитывается функция применения правила с учетом прошлых разборов

countiA^tf, ) = £С,(, W-)

; ;

5) обновляется значение функции: ф;

6) рассчитывается функция правдоподобия: w

Этапы 1-5 повторяются пока ‘ ■■ ‘

Недостатки:

1. Результаты разборы с использованием данного подхода очень многозначны, т.е. каждому предложению соответствует несколько вариантов дерева разбора.

2. Низкое время разбора в связи с необходимостью постоянно обращаться к КС грамматике.

3. При реализации грамматик для русского языка ее объем составит порядка миллиона правил.

Синтаксический анализатор на основе сочетания справочных таблиц (LT), скрытых Марковских моделей и нейронных сетей.

Алгоритм данного подхода представлен на рис.5 и хорошо описан в [8].

слов).

В качестве входного предложения взято «The cat sat on the mat» (6

Входное предложение

Свойство 1 Свойство К

Спраеоч.□□□□□□□□1

Свертка

t, jt, ‘j!

I

1*П

Синтаксич. разбор

_1

1 г

Рисунок 5. Алгоритм на основе LT, нейронных сетей, СММ

На первом этапе определяются признаки для всех слов предложения.

Далее для каждого слова строится LT, содержащая признаки рассматриваемого слова входного предложения и признаки других слов. После чего происходит свертка и экстракция вектора высокоуровневых признаков слова. Свертка может происходить по-разному: в рамках фиксированного количества слов (окна) или в рамках всего предложения. В зависимости от подхода корректируется процедура построения LT, при оконном подходе к предложению добавляются «пустые слова» — padding, количество которых слева и справа равно к=(размер окна — 1)/2 (на примере k=1 слева и справа, окно размером три слова)

После получения вектора высокоуровневых признаков слов

выражения осуществляется непосредственно построение дерева разбора средствами скрытых Марковских моделей (алгоритм Витерби — построение последовательности скрытых состояний по наблюдаемой последовательности). В качестве наблюдаемой последовательности используются высокоуровневые признаки слов выражения. Скрытыми состояниями, для заданных наблюдаемых, будут уровни в дереве разбора.

К недостаткам текущего метода можно отнести сложность его реализации для русского языка, в частности подбор топологии нейронных сетей .

Учитывая отмеченные недостатки, наиболее предпочтительным выглядит подход на основе СГ, скрытых Марковских моделей и нейронных сетей.

Для построения системы синтаксического анализа в любом случае требуется выбрать набор параметров, обеспечивающих минимальную неоднозначность на этапе установления «синто».

Статистический выбор параметров для определения синто

Качество интеллектуальной системы анализа текстов на естественном языке в серьёзной степени зависит от наличия набора образцовых предложений, на котором можно её протестировать. Для русского языка создан «Национальный корпус русского языка» (НК) [13] -представительное собрание текстов в электронной форме, содержащее особую дополнительную информацию о свойствах входящих в него текстов (разметку), что позволяет использовать его для научных исследований лексики и грамматики языка.

При реализации процедуры определения синтаксических отношений нами использовалась система морфологических и синтаксических правил, принятая в корпусе (то есть перечень различных частей речи и грамматических характеристик слов, а также набор возможных синтаксических отношений («синто») между словами в предложении). В качестве примеров выражений для отладки процедуры использовался «синтаксически размеченный корпус» («СинТагРус»), который содержит тексты, снабжённые морфосинтаксической разметкой, при этом каждому слову текста сопоставляется одна и только одна морфологическая структура, а каждому предложению ставится в соответствие одна, и только одна синтаксическая структура. Все признаки (морфологические и синтаксические) корпуса были предварительно закодированы для удобства обработки.

За основу для графематического и морфологического анализа взят свободно распространяемый в исходных кодах пакет библиотек группы АОТ [2], ориентированный на работу с русским языком

В качестве базового графематического анализатора прототипа системы был использован модуль «ГРАФАН» группы АОТ. Некоторые графематические дескрипторы (а именно: признак заглавной буквы слова и знак препинания, непосредственно следующий за словом) были

использованы для создания вектора дополнительных характеристик слова.ег’ группы АОТ.

Основных подходов к определению синто в выражении два:

1) лексический;

2) грамматический.

При лексическом подходе основополагающим фактором являются переходы от одного слова к другому, однако при использовании данного метода получается очень разряженное пространство состояний из-за большого адресного пространства. При грамматическом подходе основополагающим фактором являются синто, возникающие между наборами морфологических признаков соответствующих слов выражения (главного и зависимого), поэтому он выбран в качестве базового.

В данной работе рассматривается несколько наборов признаков слов выражения (см. табл. 2), использующихся для определения синтаксических отношений:

Таблица 2. Принадлежность различных параметров наборам

Признаки\наборы 1 2 3 4

Морфологические + + + +

Дополнительные + + +

смещение главного слова относительно зависимого + +

потенциальные синто (п_синто) между парой слов + +

потенциальных исходящих синто от слов пары к другим словам выражения +

К дополнительным признакам относятся признак большой буквы и знака после слов в предложении, входящих в состав рассматриваемой пары.

Под смещением главного слова относительно зависимого понимается расстояния от главного слова до зависимого.

Под потенциальным синто понимается все синтаксические отношения, установленные между морфологическими характеристиками слов, рассматриваемой пары.

Потенциальными исходящими синто от слов пары к другим словам выражения являются все п_синто между главным словом, рассматриваемой пары, и другими словами предложения, а также все п_синто между зависимым словом, рассматриваемой пары, и другими словами предложения.

В таблице 3 представлено сравнение наборов признаков слов на для определения синто.

В процессе исследования создан комплекс программных алгоритмов для работы с НК, который включает:

— процедуру обхода по закодированным текстам корпуса с целью выделения пар слов с признаками, описанными в п. 1,2,3,4;

— процедуру выделения среднего количества неоднозначных связей для всех слов всех выражений;

— процедуру расчета среднего количества неоднозначных связей для слов выражения, имеющих неоднозначность;

— процедуру оценки однозначного определения синто в рамках одного набора признаков в «%», когда одному набору признаков соответствует несколько различных синто;

— процедуру вычисления процента определения конечного элемента в дереве синтаксического разбора.

Таблица 3. Сравнение наборов признаков для определения синто

Набор Среднее Среднее Однозначность Процент

призна количество количество возникновения синто в определения

ков неоднозначн неоднозначных рамках одного набора конечного

ых связей связей для слов признаков в «%», т.е. элемента в

для слов выражения, одному набору признаков дереве

выражения имеющих соответствует несколько синтаксическо

неоднозначность различных синто го разбора

1 102,29 102,47 58,48 65,21

2 56,28 57,27 78,9 79,04

3 8,84 10,02 85,72 90,36

4 1,43 2,65 98,91 99,15

Построение системы на основе статистически выбранного набора параметров слов

Для определения потенциальных синто создан аппарат, состоящий из 76 нейронных сетей в виде Dynamic Link Library, на базе Multi Layer Perceptron (MLP) (см. рис. 6), содержащий все синто НК.

входной (распределительный) псевдослой

Х1

S »

I

Xi

ХЗО

выходнои

слой

веса wj

У1

уз

Ё

ф

и

‘1

веса W)

Рисунок 6. Сети MLP, состоящая из: 1 входной слов — 30 элементов (соответствует количеству морф. признаков пары слов), 2 скрытых слоя — 25 и 12 элементов, 1 выходной слой — 2 элемента (принадлежит данному синто (1 0) или нет (0 1)).

Функция активации узлов сети MLP

OUT = -i—

i + схpi- ( где а — настраиваемый при обучении параметр,

OUT е{0; 1}.

Для обучения нейронных сетей использовались наборы примеров морфологических признаков пары слов из НК для 76 синто, каждый набор состоит из 100000 различных пар, описанных векторами закодированных морфологических признаков слов в составе пары (30 значений).

В соответствии с выбранными наборами признаков этап синтаксического анализа состоит из следующих процедур:

— определение и кодирование морфологических признаков слов выражения,

— разбиение на различные морфологические варианты разбора выражения,

Далее для каждого морфологического варианта разбора выражения:

— определение потенциальных синтаксических отношений между морфологическими признаками слов;

— составление справочной таблицы (см. рис. ) для каждого слова, включающую морф. признаки слов выражения, признак потенциальных синтаксических отношений, смещение слов относительно рассматриваемого, дополнительные признаки такие как: признак большой буквы и знака после слова, а также потенциальные синтаксические отношения от главного и зависимого слова пары к другим словам выражения;

— определение синто между расширенными наборами признаков слов выражения;

— построение возможных вариантов синтаксически разобранных деревьев;

— оценка вероятности синтаксически разобранных деревьев и выбор наиболее вероятного варианта.

На текущий момент проводится подбор математических методов для определения синто на основе расширенного набора признаков слов и реализации процедур построения синтаксических деревьев и оценки их вероятности.

Выводы

Предложен набор признаков для пар слов анализируемого выражения естественного языка, включающий морфологические признаки рассматриваемой пары слов, их дополнительные признаки (большие буквы и знаки препинания), потенциальные синтаксические отношения, полученные на основе набора морфологических признаков рассматриваемой пары, а также потенциальные исходящие синто от главного и зависимого слова к другим словам выражения.

При использовании выбранного набора параметров вероятность

определения конечного элемента в дереве синтаксического разбора достигает 99,15%, что даёт основу для устранения неоднозначностей при синтаксическом анализе выражений русского языка.

Описан алгоритм синтаксического анализа в соответствии с выбранными наборами параметров. Реализован аппарат по выделению потенциальных синтаксических отношений, определенных в НК, на базе нейронной сети MLP.

Литература

1. Инструменты для обработки естественного языка на Python, http://nltk.org/team.html

2. Группа обработки естественного языка, Стенфорд, http://nlp.stanford.edu/

3. Система построения зависимостей в тексте «MaltParser» http://www.maltparser.org/

4. C.C. Aggarwal and C.X. Zhai (eds.), Mining Text Data, DOI 10.1007/978-1-4614-3223-4_13, Springer Science+Business Media, LLC 2012

5. Edward Loper, Encoding structured output values, A dissertation in Computer and Information Science presented to the University of Pennsylvania for the Degree of Doctor of Philosophy, 2008

6. Группа автоматической обработки текста (АОТ) -http: //aot.ru/

7. Многоцелевой лингвистический процессор Этап-3 http://www.iitp.ru/ru/science/works/452.htm

8. Ronan Collobert, Jason Weston, L’eon Bottou, Michael Karlen, Koray Kavukcuoglu and Pavel Kuks, Natural Language Processing (Almost) from Scratch, Journal of Machine Learning Research 12 p.2493-2537, 2011

9. Wong Chun Kit. Recursive Auto-Associative memory as connectionist language processing model. // City University of Hong Kong.-Hong Kong, 2004

10. Marco Kuhlmann, The CKY algorithm part 1, 2:, университет Упсалы Швейцария, http://stp.lingfil.uu.se/~kuhlmann/teaching/5LN455/2012-11-19.pdf, http://stp.lingfil.uu.se/~kuhlmann/teaching/5LN455/2012-11-21.pdf

11. Хомский Н., Миллер Д. Введение в формальный анализ естественных языков: Пер. с англ. М.: Едиториал УРСС, 2003.

12. Lafferty J. A derivation of the inside-outside algorithm from the EM algorithm. Technical report, IBM Research, 1992.

13. Национальный корпус русского языка — http://ruscorpora.ru/

SoftCraft: разработка трансляторов (конспект лекций)


[ содержание | предыдущая тема | следующая тема ]


Содержание темы

Назначение синтаксического разбора. Классификация методов синтаксического разбора.

Назначение синтаксического разбора

Синтаксический разбор (распознавание) является первым этапом синтаксического анализа. Именно при его выполнении осуществляется подтверждение того, что входная цепочка символов является программой, а отдельные подцепочки составляют синтаксически правильные программные объекты. Вслед за распознаванием отдельных подцепочек осуществляется анализ их семантической корректности на основе накопленной информации. Затем проводится добавление новых объектов в объектную модель программы или в промежуточное представление.

Разбор предназначен для доказательства того, что анализируемая входная цепочка, записанная на входной ленте, принадлежит или не принадлежит множеству цепочек порождаемых грамматикой данного языка. Выполнение синтаксического разбора осуществляется распознавателями, являющимися автоматами. Поэтому данный процесс также называется распознаванием входной цепочки. Цель доказательства в том, чтобы ответить на вопрос: принадлежит ли анализируемая цепочка множеству правильных цепочек заданного языка. Ответ «да» дается, если такая принадлежность установлена. В противном случае дается ответ «нет». Получение ответа «нет» связано с понятиям отказа. Единственный отказ на любом уровне ведет к общему отказу.

Чтобы получить ответ «да» относительно всей цепочки, надо его получить для каждого правила, обеспечивающего разбор отдельной подцепочки. Так как множество правил образуют иерархическую структуру, возможно с рекурсиями, то процесс получения общего положительного ответа можно интерпретировать как сбор по определенному принципу ответов для листьев, лежащих в основе дерева разбора, что дает положительный ответ для узла, содержащего эти листья. Далее анализируются обработанные узлы, и уже в них полученные ответы складываются в общий ответ нового узла. И так далее до самой вершины. Данный принцип обработки сильно напоминает бюрократическую систему, используемую в организационном управлении любого предприятия. Так поднимается наверх информация, подтверждающая выполнение указания начальника организации. До этого, теми же путями, вниз спускалось и разделялось исходное указание.

Классификация методов синтаксического разбора

Если попытаться формализовать задачу на уровне элементарного метаязыка, то она будет ставиться следующим образом. Дан язык L(G) с грамматикой G, в которой S — начальный нетерминал. Построить дерево разбора входной цепочки

a = a1a2a3…an.

Естественно, что существует огромное количество путей решения данной задачи, и целью разработчика распознавателя является выделение приемлемых вариантов его реализации. Для того, чтобы понять, что, и каким образом, влияет на принципы функционирования распознавателя, а следовательно, и на организацию разбора, рассмотрим некоторые возможные варианты. Общая классификация рассматриваемых вариантов построения распознавателя представлена на рис. 6.1.

На самом верхнем уровне выделяются:

  • методы разбора;
  • последовательность разбора;
  • использование просмотра вперед;
  • использование возвратов.

Методы разбора

Выделяются два основных метода синтаксического разбора:

  • нисходящий разбор;
  • восходящий разбор.

Кроме этого можно использовать комбинированный разбор, сочетающий особенности двух предыдущих.

Нисходящие и восходящие подходы широко используются в различных областях человеческой деятельности, особенно в тех из них, которые связаны с анализом и синтезом искусственных систем. В частности, можно отметить методы разработки программного обеспечения сверху вниз (нисходящий) и снизу вверх (восходящий).

Нисходящий разбор заключается в построении дерева разбора, начиная от корневой вершины. Разбор заключается в заполнении промежутка между начальным нетерминалом и символами входной цепочки правилами, выводимыми из начального нетерминала. Подстановка основывается на том факторе, что корневая вершина является узлом, состоящим из листьев, являющихся цепочкой терминалов и нетерминалов одного из альтернативных правил, порождаемых начальным нетерминалом. Подставляемое правило в общем случае выбирается произвольно. Вместо новых нетерминальных вершин осуществляется подстановка выводимых из них правил. Процесс протекает до тех пор, пока не будут установлены все связи дерева, соединяющие корневую вершину и символы входной цепочки, или пока не будут перебраны все возможные комбинации правил. В последнем случае входная цепочка отвергается. Построение дерева разбора подтверждает принадлежность входной цепочки данному языку. При этом, в общем случае, для одной и той же входной цепочки может быть построено несколько деревьев разбора. Это говорит о том, что грамматика данного языка является недетерминированной.

Эти рассуждения иллюстрируются следующим примером. Пусть будет дана грамматика G:

G6 = ({S}, {a, +, *}, P, S)

,

Где P определяется как:

  1. S a
  2. S S + S
  3. S S * S

Цепочки, порождаемые данной грамматикой можно интерпретировать как выражения, состоящие из операндов «a», а также операций «+» и «*». Недетерминированность грамматики позволяет порождать одну и ту же терминальную цепочки с использованием различных выводов. Например, выражение «a+a*a+a» можно получить следующими способами:

  1. S S+S a+S a+S*S a+ a*S a+a*S+S a+a*a+S a+a*a+a
  2. S S+S S+a S*S+a S*a+a S+S*a+a S+a*a+a a+a*a+a (6.1)
  3. S S*S S+S*S S+S*S+S a+ S*S+S a+a*S+S a+a*S+a a+a*a+a

И так далее. В этом пример число вариантов одной и той же произвольной цепочки вывода настолько велико, что не имеет и смысла говорить о практическом применении данной грамматики. Но в данном случае она позволяет показать, каким образом могут порождаться различные деревья при нисходящем разборе. Пошаговое построение различных деревьев показано на рис. 6.2, 6.3, 6.4. Можно отметить, что процесс построения дерева совпадает с последовательностью шагов вывода входной цепочки.


 


 

При восходящем разборе дерево начинает строиться от терминальных листьев путем подстановки правил, применимых к входной цепочке, опять таки, в общем случае, в произвольном порядке. На следующем шаге новые узлы полученных поддеревьев используются как листья во вновь применяемых правилах. Процесс построения дерева разбора завершается, когда все символы входной цепочки будут являться листьями дерева, корнем которого окажется начальный нетерминал. Если, в результате полного перебора всех возможных правил, мы не сможем построить требуемое дерево разбора, то рассматриваемая входная цепочка не принадлежит данному языку.

Восходящий разбор также непосредственно связан с любым возможным выводом цепочки из начального нетерминала. Однако, эта связь, по сравнению с нисходящим разбором, реализуется с точностью до «наоборот». На рис. 6.5, 6.6, 6.7 приведены примеры построения деревьев разбора для грамматики G6 и процессов порождения цепочек, представленных выражениями (6.1). Из рисунков видно, что шаги порождения дерева соответствуют движению по представленным цепочкам вывода справа налево.


 


 

Комбинированный разбор может быть реализован тогда, когда процесс распознавания разбивается на два этапа. На одном из них осуществляется нисходящий, а на другом — восходящий разбор. Этапов может быть и больше, а порядок их применения — произвольным. Комбинированным можно считать разбор в любом трансляторе, если фазу лексического анализа принять за первый этап, а синтаксического — за второй. При этом лексический анализатор нельзя считать истинным распознавателем, так как осуществляется формирование только одного слоя ветвей в дереве разбора, расположенного над символами входной цепочки (рис. 6.8).

Прямой лексический анализатор будет являться восходящим распознавателем, который может сочетаться с нисходящим. Непрямой же лексический анализ можно рассматривать как нисходящий разбор некоторой подцепочки (осуществляются проверки версий). Поэтому комбинированный разбор будет при его совместном использовании с восходящим распознавателем. В синтаксическом же анализаторе комбинация различных видов разборов обычно не используются, так как в этом нет особого смысла.

Последовательность разбора.

Последовательность разбора определяет, каким образом осуществляется формирование фрагмента дерева разбора на каждом шаге подстановки. Эти подстановки могут осуществляться слева направо, справа налево, произвольно. Различные последовательности разбора можно рассмотреть на примере грамматики G6 и выводов одной и той же цепочки, описанных выражениями 6.1. В первом примере представлен вывод слева направо, когда порождение новой цепочки на каждом шаге осуществляется для самого левого нетерминала. Как только из самого левого нетерминала порождается терминальная цепочка, осуществляется переход к нетерминалу, расположенному правее. Второй пример иллюстрирует выполнение вывода справа налево. Третий и четвертый пример иллюстрируют произвольный порядок вывода. Следует отметить, что использование упорядоченного разбора ускоряет его выполнение за счет уменьшения числа перебираемых правил.

Последовательность разбора непосредственно сочетается с методом разбора. Так, при нисходящем разборе слева направо, подстановка правил вместо самых левых нетерминалов ведет к тому, что входная цепочка распознается с ее начала (рис. 6.2). Нисходящий разбор справа налево ведет к первоначальному подтверждению символов с конца цепочки (рис. 6.3). Наоборот, восходящий разбор слева направо осуществляет замену на нетерминал символов, расположенных в конце цепочки (рис. 6.5). Замена начальных символов производится при восходящем разборе справа налево (рис. 6.6). Произвольный разбор не оговаривает последовательность подстановки правил (рис 6.4, 6.7). Это ведет к большему количеству переборов.

Повышение эффективности разбора осуществляется разработкой грамматик, специально поддерживающих согласованные между собой метод и последовательность. Так, например, Грамматики, предназначенные для нисходящего разбора, обычно используются для вывода слева направо. Следовательно, и входная цепочка будет разбираться слева направо. Это позволяет быстрее получать нужные символы, а не ждать конца цепочки и лишь потом осуществлять разбор (можно, конечно, саму цепочку разбирать от конца к началу, но это уже из области симметрии). Грамматики, ориентированные на восходящий разбор, обычно оптимизированы под правый вывод входной цепочки, что позволяет, при синтаксическом разборе, опять-таки осуществлять подстановки нетерминалов слева направо.

Использование просмотра вперед.

Языки (как и другие системы) бывают различными по сложности. Ряд из них практически невозможно описать с помощью простых грамматик. Поэтому, в грамматиках могут встречаться альтернативные правила, начинающиеся с одинаковых цепочек символов. Возникающая неоднозначность может быть разрешена путем предварительного просмотра правила на n символов вперед до той границы, начиная с которой данное правило можно будет отличить от других. В контекстно свободных (КС) грамматиках число, определяющее количество символов, анализируемых перед выбором подстановки (1, 2…), используется для классификации. По этому критерию КС грамматики, задаются следующим образом: КС(1), КС(2),…

Просмотр вперед — это один из возможных вариантов упорядочивания подстановок, обеспечивающий решение проблемы недетерминированности. Наряду с ним используются: преобразование грамматик к детерминированным и анализ с возвратами.

Использование возвратов

Синтаксический разбор с возвратами выполняется аналогично тому, как осуществляется непрямой лексический анализ. Возвраты производятся для альтернативных правил, начинающихся с одинаковых подцепочек. В этом случае появление отказа при разборе правила ведет к восстановлению входной головки в то положение, в котором она была да входа в данное правило. Использование возвратов может выступать в качестве альтернативы просмотру вперед. Приоритет правил, определяющий порядок их обхода, назначается также как и при лексическом анализе и зависит от того, является ли некоторое правило подмножеством другого. Метод универсален и легок для понимания и реализации. Однако, такой подход замедляет разбор и может вести к дополнительным издержкам во время семантического анализа и построения объектной модели.

Резюме.

Приведенные варианты организации синтаксического разбора могут встречаться в разнообразных сочетаниях. Однако, при разработке языка программирования всегда необходимо искать разумный компромисс. Несмотря на разнообразие факторов, влияющих на особенности организации разрабатываемого языка программирования, всегда надо учитывать, что:

  • чем сложнее синтаксис языка программирования, тем сложнее его грамматика;
  • чем сложнее грамматика, тем больше сложность и универсальность методов разбора;
  • универсальные методы разбора ведут к более медленному его выполнению.

Поэтому, от начала процесса разработки языка программирования до его реализации постоянно необходимо обеспечивать баланс между сложностью замысла и простотой реализации. Следует также отметить, что усложнение синтаксиса не всегда обеспечивает более удобное восприятие конструкций языка пользователем. Зачастую можно иметь простой синтаксис и удобный для использования язык, поддерживаемый очень быстрым транслятором.

Контрольные вопросы и задания

  1. Назначение синтаксического разбора.
  2. Что является результатом синтаксического разбора?
  3. Назовите основные критерии классификации синтаксического разбора.
  4. Какие существуют методы разбора?
  5. Связь методов разбора с выводом входной цепочки.
  6. Особенности нисходящего разбора.
  7. Особенности восходящего разбора.
  8. Особенности комбинированного разбора.
  9. Какие существуют последовательности разбора?
  10. Связь между методами разбора и последовательностью разбора.
  11. Особенности разбора с просмотром вперед.
  12. Дополнительная классификация контекстно свободных грамматик.
  13. Особенности разбора с возвратами.
  14. Связь между сложностью языка и его трансляцией.

[ содержание | предыдущая тема | следующая тема ]

Алгоритм синтаксического разбора — Профессиональный педагог

1. Определяю тип предложения по цели высказывания (повествовательное, побудительное, вопросительное).

2. Определяю тип предложения по интонации (восклицательное, невосклицательное).

 

3. Подчёркиваю грамматическую основу или основы (подлежащее и сказуемое).

   Определяю: простое предложение или сложное.

4. Определяю тип предложения по наличию второстепенных членов

   распространённое или нераспространённое (для простого предложения).

6. Определяю, осложнено ли предложение однородными членами.

7. Черчу схему.

Образец записи:

     Над травой ярко пестрели головки цветов. (Повеств., невоскл., простое, распр.)

   [ — == ] .

Вот и лёд на речке треснул, речка зашумела. (Повеств.,невоскл.,сложное)

   [ – = ] , [ — = ] ².

Ломит он у дуба сук и в тугой сгибает лук. (Повеств., невоскл., простое, распр., осложнено одн. чл.)           [ =    – и     = ] .

Члены предложения

Дополнение

Р.   кого?   чего?                                                                                                                                                                                                                          

Д.   кому? чему?

В.   кого?     что?

Т.   кем?     чем?

П. о ком? о чём?

 главные второстепенные
Определение

какой? -ая? -ое?

чей?

который? 

Сказуемое

что (с)делает?

что     (с)делал?

 

Подлежащее

И.п. кто? что?

   что

 
Добавить комментарий

Алгоритмы разбора — Дмитрий Сошников

⭐️Поддержка

Поддержите этот проект

Если вам нравится эта работа и вы считаете ее полезной, подумайте о том, чтобы сделать пожертвование на поддержку высококачественного образования без рекламы.

Разбор или синтаксический анализ является одним из первых этапов проектирования и реализации компилятора . Хорошо продуманный синтаксис вашего языка программирования — это большая мотивация, по которой пользователи предпочтут и выберут именно ваш язык.

Примечание: это класс по теории синтаксических анализаторов и алгоритмов синтаксического анализа . Если вы заинтересованы в ручном практическом классе синтаксического анализа, вы также можете рассмотреть [Создание парсера с нуля] , где мы создаем парсер рекурсивного спуска.

Подробности смотрите в новостной ленте Hacker.


Проблема с «теорией синтаксических анализаторов» в классических школах компиляторов и книгах заключается в том, что эта теория часто считается «слишком продвинутой», уходящей прямо в сложные формальные описания из теории вычислений и формальных грамматик.В результате учащиеся могут потерять интерес к созданию компилятора уже на этапе разбора.

Противоположной проблемой, часто встречающейся при описании синтаксического анализатора, является поверхностный подход, описывающий только ручной (обычно рекурсивный спуск) синтаксический анализ, в результате чего у учащихся возникают проблемы с пониманием реальных методов, стоящих за автоматическими синтаксическими анализаторами.


Я считаю, что это глубокое погружение в теорию парсинга должно сочетаться с практическим подходом , который идет параллельно и позволяет увидеть весь изученный теоретический материал на практике .

В классе Essentials of Parsing (он же Алгоритмы синтаксического анализа ) мы погружаемся в различные аспекты теории синтаксического анализа, подробно описывая синтаксические анализаторы LL и LR . Однако в то же время, чтобы сделать процесс обучения и понимания простым и увлекательным, мы параллельно строим автоматический синтаксический анализатор для полного языка программирования, подобного JavaScript или Python, с нуля.

После этого занятия вы не только сможете использовать генератор парсеров для создания парсеров для языков программирования, но также поймете, как генераторы парсеров работают под капотом.

Реализация синтаксического анализатора для языка программирования также сделает ваше практическое использование других языков программирования более профессиональным.

Вы можете просмотреть предварительные лекции, а также записаться на полный курс, описывающий алгоритмы парсинга LL и LR и рассказывающий о реализации автоматического парсера с нуля, в анимированном и аннотированном формате. Смотрите подробности ниже, что в курсе.

Этот курс предназначен для любого любознательного инженера , который хотел бы получить навыки построения сложных систем (а создание парсера для языка программирования — довольно сложная инженерная задача!), и получить передаваемые знания для построения таких систем.

Если вас интересуют именно компиляторы, интерпретаторы и средства преобразования исходного кода, то этот курс также для вас.

Единственным условием для этого класса являются основные структуры данных и алгоритмы : деревья, списки, обход.

Если вы прошли или собираетесь пройти курс по созданию интерпретатора с нуля, класс синтаксических анализаторов может быть интерфейсом синтаксиса для интерпретатора, встроенного в этот класс.

Поскольку мы создаем язык, очень похожий по семантике на JavaScript или Python (два самых популярных языка программирования сегодня), мы используем именно JavaScript — его элегантная мультипарадигмальная структура, сочетающая функциональное программирование, ООП на основе классов и прототипов, идеально подходит для этого.

Многие инженеры знакомы с JavaScript, поэтому сразу начать писать код будет проще. Для генерации автоматического парсера мы используем инструмент Syntax , который является независимым от языка генератором парсеров и поддерживает плагины для Python, Ruby, C#, PHP, Java, Rust и т. д. То есть реализацию этого парсера можно легко перенести на любой другой язык по вашему выбору и вкусу.

Примечание:  мы хотим, чтобы наши учащиеся сами следовали, понимали и реализовывали каждую деталь синтаксического анализатора, а не просто копировали и вставляли окончательное решение.Полный исходный код языка доступен в видеолекциях, в которых показано и показано, как структурировать определенные модули.

Основные особенности этих лекций:

  • Кратко и прямо по делу. Каждая лекция самодостаточна, лаконична и описывает информацию, непосредственно относящуюся к теме, не отвлекаясь на посторонние материалы или доклады.
  • Анимированная презентация в сочетании с редактируемыми заметками .Это упрощает понимание тем и показывает, как (и , когда одновременно) связаны структуры объектов. Статические слайды просто не работают для сложного контента.
  • Сеанс живого кодирования сквозной с назначениями . Полный исходный код, начиная с нуля и до самого конца, представлен в видеолекциях класса
  • .

Курс разделен на четыре части , всего 22 лекции и множество подтем в каждой лекции.Ниже приведено содержание и учебная программа .

Часть 1: Контекстно-свободные грамматики и языки

В этой части мы опишем различные конвейеры синтаксического анализа, поговорим о формальных грамматиках, деривациях, что такое неоднозначная и неамбициозная грамматика, и начнем создавать наш язык программирования.

  • Лекция 1: Формальные грамматики, контекстно-свободные
    • Обзор курса
    • Конвейер разбора
    • Модуль токенизатора
    • Модуль парсера
    • AST: абстрактное синтаксическое дерево
    • Написанное от руки или написанное вручнуюАвтоматические парсеры
    • Рекурсивный спуск
    • Разбор LL и LR
    • Формальные грамматики
    • Терминалы, нетерминалы и производства
    • Иерархия грамматики Хомского
    • Контекстно-свободные грамматики

  • Лекция 2: Грамматические производные
    • Обозначение BNF (форма Бэкуса-Наура)
    • Нотация RegExp
    • Токенизатор и парсер
    • Процесс получения
    • Самые левые и самые правые производные
    • Разбор деревьев
    • Обход в глубину — строка на листьях
    • Неоднозначные грамматики

  • Лекция 3: Неоднозначные грамматики
    • Неоднозначные грамматики
    • Левая и правая ассоциативность
    • Приоритет оператора
    • Левая рекурсия
    • Нетерминальные уровни
    • Однозначные грамматики

  • Лекция 4: Синтаксический инструмент | Письмо
    • Знакомство с инструментом синтаксиса
    • Генераторы парсеров
    • Грамматика БНФ
    • Ассоциативность и приоритет
    • Режим синтаксического анализа LALR(1)
    • Буква языка программирования

  • Лекция 5: Абстрактные синтаксические деревья
    • CST: конкретное синтаксическое дерево (также известное как дерево синтаксического анализа)
    • AST: абстрактное синтаксическое дерево
    • Семантические действия
    • Встроенный интерпретатор для простых DSL
    • Поколение узлов AST
    • Выражение в скобках

В этой части мы подробно рассказываем о нисходящем разборе, описываем ручной рекурсивный анализатор и парсер с возвратом, а также углубляемся в алгоритм разбора LL(1).

  • Лекция 6. Парсер с возвратом
    • Нисходящие синтаксические анализаторы
    • Синтаксические анализаторы, также известные как Shift-Reduce
    • Левая рекурсия
    • Анализатор рекурсивного спуска
    • Парсер с возвратом
    • Левый факторинг

  • Лекция 7: Левая рекурсия и левая факторизация
    • Общие правила префикса
    • Почему откат выполняется медленно
    • Левый факторинг
    • Левая рекурсия
    • Косвенная рекурсия

  • Лекция 8: Анализатор прогнозирующего рекурсивного спуска
    • Предиктивный анализ
    • Концепция упреждающих токенов
    • Анализатор рекурсивного спуска
    • Наборы First & Follow

  • Лекция 9: Анализ LL(1): наборы First & Follow
    • Предиктивный анализ
    • Концепция упреждающих токенов
    • Структура синтаксического анализатора LL(1)
    • Расчет первого набора
    • Следовать заданному расчету
    • Пример инструмента синтаксиса

  • Лекция 10: Построение таблицы разбора LL(1)
    • Упреждающие токены
    • Структура синтаксического анализатора LL(1)
    • Наборы First & Follow
    • LL(1) таблица синтаксического анализа
    • Набор прогнозов
    • Конфликты LL(1)

  • Лекция 11: Алгоритм разбора LL(1)
    • Структура парсера LL(1)
    • LL(1) таблица синтаксического анализа
    • Разбор стека (автоматы с проталкиванием вниз)
    • Крайний левый вывод
    • Абстрактный алгоритм парсера LL(1)

В этой части мы описываем парсеры снизу вверх и алгоритм парсинга LR.Параллельно мы продолжаем строить наш язык программирования, анализируя конфликты Shift-Reduce и исправляем их.

  • Лекция 12: Назад к практике: операторы | Блоки
    • Модуль включает: повторное использование вспомогательных функций
    • Форматы AST: явный формат и формат S-выражения
    • Заявления и списки заявлений
    • Программа: основная точка входа
    • Блоки: группы операторов

  • Лекция 13: Объявления функций
    • Необязательные операторы
    • Пустые блоки
    • Объявления функций
    • Операторы if-else
    • Пример конфликта Shift-Reduce

  • Лекция 14: Разбор LR: Canonical Collection of LR-items
    • Структура LR-парсера
    • Каноническая коллекция предметов LR
    • LR-предметы
    • Операции закрытия и перехода
    • DFA: детерминированные конечные автоматы (конечный автомат)
    • КПК: Автоматы толкающего устройства

  • Лекция 15: Таблица разбора LR: LR(0) и SLR(1)
    • Таблица синтаксического анализа LR
    • Действие и переход
    • LR(0) режим синтаксического анализа
    • Режим разбора SLR(1)
    • Конфликты сдвига/уменьшения
    • Уменьшить/Уменьшить конфликты

  • Лекция 16: Анализ таблиц CLR(1) и LALR(1)
    • LR(0) vs.LR(1) шт.
    • Упреждающие наборы
    • CLR(1) таблица синтаксического анализа
    • Таблица синтаксического анализа LALR(1)
    • Сравнение парсеров: LL и LR

  • Лекция 17: Алгоритм разбора LR(1)
    • Процесс синтаксического анализа LR(1)
    • Алгоритм сдвига-уменьшения
    • Правые ручки
    • Анализ стека
    • Описание абстрактного алгоритма LR
Часть 4: Практический и окончательный синтаксический анализатор

Заключительная часть курса полностью практическая, мы заканчиваем наш язык программирования Letter, строим переменные, функции, циклы, управляющие структуры, объектно-ориентированное программирование и финальный парсер.

  • Лекция 18: Структуры управления: оператор If
    • Оператор if
    • Конфликт Shift-Reduce
    • Выражение отношения
    • Выражение равенства
    • Логические литералы

  • Лекция 19: Переменные | Назначение
    • Логическое выражение И
    • Логическое выражение ИЛИ
    • Выражение присвоения
    • Цепное назначение
    • Объявление переменной

  • Лекция 20: Вызовы функций | Унарное выражение
    • Выражение вызова и вызовы функций
    • Унарное выражение
    • Цепные вызовы
    • Список аргументов

  • Лекция 21: Выражение члена | Итерация
    • Выражение члена
    • Доступ к собственности
    • Индексы массива
    • Строковые литералы
    • Оператор итерации
    • Пока, Делать, Для циклов

  • Лекция 22: ООП | Конечный парсер
    • Объектно-ориентированное программирование
    • Декларация класса
    • Супер звонки
    • Новое выражение
    • Генерация парсера
    • Окончательный исполняемый файл

Надеюсь, вам понравится занятие, и вы будете рады обсудить любые вопросы и предложения в комментариях.

Руководство по синтаксическому анализу: алгоритмы и технологии (часть 1)

Мы уже ввели несколько терминов синтаксического анализа, когда перечисляли основные инструменты и библиотеки, используемые для синтаксического анализа в Java, C#, Python и JavaScript. В этой статье мы делаем более подробное представление концепций и алгоритмов, используемых при синтаксическом анализе, чтобы вы могли лучше понять этот увлекательный мир.

В этой статье мы постарались быть практичными. Наша цель — помочь практикам, а не объяснить всю теорию.Мы просто объясняем, что вам нужно знать, чтобы понимать и создавать парсеры.

Определение синтаксического анализа

Синтаксический анализ определяется как «анализ ввода для организации данных в соответствии с правилом грамматики».

Существует несколько способов определения синтаксического анализа. Однако суть остается прежней: синтаксический анализ означает поиск базовой структуры данных, которые нам даются.

В некотором смысле синтаксический анализ можно считать обратным по отношению к шаблону: идентификация структуры и извлечение данных.Вместо этого в шаблонах у нас есть структура, и мы заполняем ее данными. В случае синтаксического анализа вам необходимо определить модель из необработанного представления, а для создания шаблонов вам необходимо объединить данные с моделью для создания необработанного представления. Необработанное представление обычно представляет собой текст, но также может быть и двоичными данными.

По сути, синтаксический анализ необходим, поскольку разным сущностям нужны данные в разных формах. Синтаксический анализ позволяет преобразовывать данные таким образом, чтобы их могло понять конкретное программное обеспечение.Очевидным примером являются программы — они написаны людьми, но должны быть выполнены компьютерами. Итак, люди записывают их в понятной им форме, а затем программное обеспечение преобразует их таким образом, чтобы их мог использовать компьютер.

Однако синтаксический анализ может потребоваться даже при передаче данных между двумя программами, которые имеют разные потребности. Например, это необходимо, когда вам нужно сериализовать или десериализовать класс.

Общая картина

В этом разделе мы собираемся описать основные компоненты синтаксического анализатора.Мы пытаемся дать вам не формальные объяснения, а практические.

Регулярные выражения

Регулярные выражения — это последовательность символов, которая может быть определена шаблоном .

Регулярные выражения часто рекламируются как средство, а не , которое следует использовать для синтаксического анализа. Это не совсем правильно, потому что вы можете использовать регулярные выражения для разбора простого ввода. Проблема в том, что некоторые программисты знают только регулярные выражения, поэтому они используют их, чтобы попытаться разобрать все — даже то, что им не следует.Результатом обычно является серия регулярных выражений, собранных воедино, которые очень хрупки.

Вы можете использовать регулярные выражения для анализа некоторых более простых языков, но это исключает большинство языков программирования — даже те, которые выглядят достаточно простыми, например HTML. На самом деле языки, которые можно анализировать только с помощью регулярных выражений, называются регулярными языками . Существует формальное математическое определение, но оно выходит за рамки данной статьи.

Одним из важных следствий теории является то, что регулярные языки также могут анализироваться или выражаться с помощью конечного автомата.Другими словами, регулярные выражения и конечные автоматы одинаково эффективны. Именно по этой причине они используются для реализации лексеров, как мы увидим позже.

Обычный язык может быть определен серией регулярных выражений, в то время как более сложные языки нуждаются в чем-то большем. Простое эмпирическое правило состоит в том, что если грамматика языка имеет рекурсивные или вложенные элементы, это не обычный язык. Например, HTML может содержать произвольное количество тегов внутри любого тега; следовательно, это не обычный язык, и его нельзя анализировать, используя исключительно регулярные выражения, какими бы умными они ни были.

Регулярные выражения в грамматике

Знакомство типичного программиста с регулярными выражениями позволяет часто использовать их для определения грамматики языка. Точнее, их синтаксис используется для определения правил лексера или парсера. Например, звезда Клини   ( * ) используется в правиле, чтобы указать, что конкретный элемент может присутствовать ноль или бесконечное количество раз.

: Определение правила не следует путать с тем, как реализован фактический лексер или анализатор.Вы можете реализовать лексер, используя механизм регулярных выражений, предоставляемый вашим языком. Однако обычно регулярные выражения, определенные в грамматике, фактически преобразуются в конечный автомат для повышения производительности.

Структура парсера

Выяснив роль регулярных выражений, мы можем взглянуть на общую структуру парсера. Полный синтаксический анализатор обычно состоит из двух частей: лексера , также известного как сканер или токенизатор , и самого синтаксического анализатора.Парсеру нужен лексер, потому что он работает не непосредственно с текстом, а с выводом, созданным лексером. Не все синтаксические анализаторы принимают эту двухэтапную схему; некоторые синтаксические анализаторы не зависят от отдельного лексера и объединяют два шага. Они называются бессканерными парсерами .

Лексер и синтаксический анализатор работают последовательно: лексер сканирует ввод и создает совпадающие токены; затем синтаксический анализатор сканирует токены и выдает результат синтаксического анализа.

Давайте посмотрим на следующий пример и представим, что мы пытаемся разобрать сложение.

  437 + 734  

Лексер сканирует текст и находит 4 , 3 и 7 , а затем пробел ( ) . Задача лексера состоит в том, чтобы распознать, что символы 437 составляют один токен типа NUM . Затем лексер находит символ + , который соответствует второму токену типа PLUS , и, наконец, он находит еще один токен типа NUM .

Синтаксический анализатор обычно объединяет токены, созданные лексером, и группирует их.

Определения, используемые лексерами и синтаксическими анализаторами, называются правилами или продукцией . В нашем примере правило лексера будет указывать, что последовательность цифр соответствует токену типа NUM , а правило синтаксического анализатора будет указывать, что последовательность токенов типа NUM , PLUS , NUM соответствует выражение сумма .

В настоящее время обычно можно найти наборы, которые могут генерировать как лексер, так и синтаксический анализатор. В прошлом было более распространено сочетание двух разных инструментов: один для создания лексера, а другой для создания синтаксического анализатора.Например, так было в случае почтенной пары lex и yacc : с помощью lex можно было сгенерировать лексер, а с помощью yacc можно было сгенерировать синтаксический анализатор.

Бессканерные парсеры

Парсеры без сканера работают по-другому, потому что они обрабатывают непосредственно исходный текст, а не список токенов, созданный лексером. То есть парсер без сканера работает как лексер и парсер вместе взятые.

Хотя для целей отладки, безусловно, важно знать, является ли конкретное средство синтаксического анализа синтаксическим анализатором без сканера, во многих случаях определение грамматики не имеет значения.Это потому, что вы обычно все еще определяете шаблон, который группирует последовательности символов для создания (виртуальных) токенов; затем вы комбинируете их, чтобы получить окончательный результат. Просто потому, что так удобнее. Другими словами, грамматика парсера без сканера очень похожа на грамматику инструмента с отдельными шагами. Опять же, не следует путать то, как вещи определяются для вашего удобства, и то, как они работают за кулисами.

Остальные серии можно посмотреть ниже:

  • Часть 2
  • Часть 3
  • Часть 4
  • Часть 5
  • Часть 6
  • Часть 7
  • Часть 8
  • Часть 9
  • 7 основных алгоритмов анализа документов

    Алгоритм анализа документов разбивает документ на наиболее обширные составляющие, обычно предложения и пункты.Первым шагом обычно является преобразование предложений исходного текста в формат их основы, который называется Sentence Graph. Синтаксический анализ документов также включает токенизацию. Где исходные предложения разбивались на основы слов и знаки препинания. В этом блоге мы объясняем 7 лучших алгоритмов для анализа документов.

    Алгоритм CYK

    Алгоритм CYK — это алгоритм разбора контекстно-свободных грамматик (CFG). Используется, чтобы решить, принадлежит ли данная строка CFG данному языку или нет.CFG описывает язык, и алгоритм проверяет, удовлетворяет ли строка S условиям, указанным в CFG.

    Он находит N наиболее вероятных контекстно-свободных грамматик для набора предложений S. Основан на принципе маловероятности наличия более одной относительно короткой грамматики. Это будет соответствовать данному предложению. В частности, алгоритм CYK использует тест динамического программирования, чтобы предсказать, находится ли строка на языке грамматики или нет.

    Алгоритм Эрли

    Алгоритм Эрли — это нисходящий синтаксический анализатор, работающий с контекстно-свободными грамматиками.Он предназначен для решения практической проблемы синтаксического анализа, известной как проблема сдвига-уменьшения. Для сравнения, он сохраняет простоту и эффективность синтаксических анализаторов LL.

    Это нисходящий алгоритм для создания ациклического составного дерева синтаксического разбора слева в глубину из формального описания предложения. Это один из сложных и эффективных алгоритмов синтаксического анализа. Выпускается до настоящего времени и успешно применяется для решения таких задач, как. Идентификация предложений, классификация текста, машинный перевод и статистическая маркировка частей речи.

    Как правило, он использовал диаграмму для разбора и реализован в виде динамической программы, основанной на решении более простых подзадач. Точно так же цель алгоритма состоит в том, чтобы решить, генерирует ли данная грамматика данный текст.

    Алгоритм синтаксического анализа LL

    Алгоритм синтаксического анализа LL (LL означает «слева направо, крайняя левая производная») — самый простой из всех синтаксических анализаторов. Это понятно для реализации по сравнению с другими алгоритмами синтаксического анализа. Этот метод предназначен для создания парсера для определенного языка.Анализатор использует набор написанных от руки правил для распознавания различных токенов в данном языке программирования.

    Алгоритм синтаксического анализа LR Алгоритм синтаксического анализа

    LR — это восходящий алгоритм синтаксического анализа, который стал практичным, простым и эффективным. С момента появления компьютерных языков. Синтаксический анализ LR остается стандартным алгоритмом в современных разработках языков программирования. Особенно для парсеров, реализованных как компоненты компилятора или используемых с языками программирования общего назначения.

    Алгоритм синтаксического анализа Packrat

    Это метод создания синтаксических анализаторов с линейным временем для грамматик языка синтаксического анализа сверху вниз. Он хранит весь набор продукционных правил и использует их для создания самого левого вывода. Вместо стандартного алгоритма LR(k), который создает таблицу синтаксического анализа LALR. В результате он находит лучший разбор данного предложения.

    На практике он реализуется как часть более широкого рабочего места или инструментария, а не изолированно.Основное преимущество заключается в том, что он может обрабатывать леворекурсивные грамматики без возврата. В нем объясняется, что он не будет производить левое разложение на этапе синтаксического анализа, что требует дополнительного правого разложения во время выполнения для правильной оценки.

    Комбинатор синтаксических анализаторов принимает функции синтаксического анализа и выводит новую функцию синтаксического анализа. Он играет выдающуюся роль в разработке синтаксического анализатора, интегрируя простой синтаксический анализ с опережением.

    Хорошо подходит для создания сложных и быстрых парсеров текста.Кроме того, он может обрабатывать контекстно-независимые и контекстно-зависимые грамматики. Основное правило использования синтаксического анализатора-комбинатора состоит в том, чтобы генерировать код, реализуя правила грамматики, а не писать синтаксический анализатор непосредственно на любом другом языке программирования.

    Алгоритм анализа Пратта

    Как правило, алгоритм Пратта позволяет создать «парсер общего назначения». В который вы можете подключить все правила парсера, которые вам понадобятся для вашего языка. Это нисходящий парсер общего назначения.

    Может быть запрограммирован на любом языке программирования.Способен к числовым вычислениям, но каждый раз реализуется на Прологе или Лиспе. Алгоритм работает рекурсивно, пока не достигнет терминальных маркеров (токенов). В этот момент он сортирует свой список нетерминалов. И создает новые деревья вывода из каждого нетерминала, присоединяя правила к терминалам как дочерним.

    Заключение

    Подход к анализу документов является быстрым и реализуется без сложных навыков программирования. Это также с открытым исходным кодом. Прежде всего, алгоритмы анализа документов могут эффективно разделять текст и делать тексты пригодными для дальнейшего преобразования.Таким образом, если вы хотите сделать кучу текстовых данных, соскребая какую-то информацию. Алгоритмы анализа документов могут эффективно помочь вам решить проблему.

    Visionify имеет явное преимущество в предоставлении услуг анализа документов. Их многолетний опыт дает им беспрецедентную способность анализировать и структурировать существующие документы. Свяжитесь с нами, чтобы получить живую демонстрацию наших решений для синтаксического анализа документов.

    Родственные

    Суреш Тодети

    Суреш — старший.Автор технического контента в Visionify. Он привносит свой опыт в свою нынешнюю должность, чтобы писать технические материалы, статьи в блогах и т. д. по технологиям искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения.

    Обзор алгоритмов парсинга — личный блог стереобустера

    Пользователи парсера склонны разделяться на восходящие и нисходящие племена. Пользователи сверху вниз ценят удобочитаемость рекурсивного спуска ( RD ) реализации синтаксического анализа LL наряду с простотой включения семантических действий.Восходящие пользователи ценят расширенные возможности синтаксического анализа синтаксических анализаторов LR , в частности допустимость леворекурсивных грамматик, хотя синтаксические анализаторы LR не могут справиться со скрытой левой рекурсией, и даже таблицы синтаксического анализа LR(0) могут быть экспоненциальными в размер грамматики, в то время как синтаксический анализатор LL является линейным по размеру грамматики.

    – Анализ GLL

    Анализатор диаграмм – это тип анализатора, подходящий для анализа неоднозначных грамматик [23].Анализаторы диаграмм избегают экспоненциального увеличения времени анализа, возникающего из-за недетерминизма грамматики, уменьшая дублирование работы за счет использования мемоизации. Анализаторы диаграмм сверху вниз (такие как анализаторы packrat) используют мемоизированную рекурсию, тогда как анализаторы диаграмм снизу вверх более конкретно используют динамическое программирование (раздел 1.7). Анализатор Earley представляет собой анализатор диаграмм сверху вниз и в основном используется для анализа естественного языка в компьютерной лингвистике [14]. Он может анализировать любую контекстно-свободную грамматику, включая леворекурсивные грамматики.Парсер Earley выполняется за кубическое время в общем случае, квадратичное время для однозначных грамматик и линейное время для всех LR(k) грамматик… Парсер Earley может быть преобразован из нисходящей рекурсивной запоминаемой формы в восходящую форму динамического программирования [43]. Разбор с картинками — это алгоритм разбора диаграмм, который обеспечивает альтернативный подход к разбору контекстно-свободных языков. Авторы утверждают, что этот метод проще и понятнее, чем стандартные синтаксические анализаторы, использующие деривации или автоматы выталкивания вниз [35].Этот метод синтаксического анализа объединяет синтаксические анализаторы Earley , SLL , LL , SLR и LR и демонстрирует, что синтаксический анализ Earley является наиболее фундаментальным бесконтекстным синтаксическим анализом алгоритма Хомского, производным от которого являются все остальные алгоритмы синтаксического анализа Хомского.

    — Анализ Pika: переформулировка анализа packrat как алгоритм динамического программирования решает проблемы левой рекурсии и восстановления после ошибок.

    Алгоритмы

    Список алгоритмов (на основе этой страницы): за превращение его распознавателей в парсеры, но оказывается, что этот метод неверен .Синтаксический анализатор Tomita GLR возвращает представление общего упакованного леса синтаксического анализа (SPPF) всех производных данной строки от данной CFG, но в наихудшем случае имеет неограниченный полиномиальный порядок.

    – Разбор в стиле SPPF от Earley Recognisers

    LL

    слева направо, крайнее левое производное (сверху вниз), «рекурсивный спуск»

      • K Tokens of lookahead
      • Очень дорого (при введении)
    • LL (1)
    • LL (1)
    • EFFICICAL LL (K) (Terence Parr, 1990)
      • K Жетоны lookahead
      • k постепенно увеличивается с откатом в качестве запасного варианта
      • на основе исходного ANTLR

    С точки зрения силы распознавания методы LL , по общему мнению, уступают парсерам LL .Тот факт, что любая грамматика LR(k) может быть переписана как LR(1) , тогда как LL(k) сильнее, чем LL(1) , по-видимому, дает методам LR дополнительные преимущества. не требует упреждающего просмотра k-токена и связанных с ним накладных расходов. В этой статье мы предполагаем, что LL(k) фактически превосходит LR(1) , когда целью является перевод, а не принятие. Далее представлен практический метод создания эффективных анализаторов LL(k) .Этот практический подход основан на том факте, что большинство решений синтаксического анализа в типичной грамматике LL(k) могут быть приняты без сравнения k-кортежей и часто даже не требуют полных k токенов просмотра вперед. Мы обозначаем такие «оптимизированных» LL(k) анализаторов

    Анализаторы рекурсивного спуска (RD) популярны, потому что их поток управления следует структуре грамматики и, следовательно, их легко писать и отлаживать. Однако класс грамматик, которые допускают синтаксические анализаторы RD, очень ограничен.Методы поиска с возвратом могут использоваться для расширения этого класса, но могут иметь взрывоопасное время выполнения и не могут работать с грамматиками с левой рекурсией. Парсеры RNGLR в стиле Tomita являются полностью общими, но основаны на методах LR и не имеют прямой связи с грамматикой, которую имеет парсер RD. Мы разрабатываем полностью общий метод синтаксического анализа GLL , который похож на рекурсивный спуск и имеет то свойство, что синтаксический анализ точно следует структуре правил грамматики, но использует RNGLR -подобный механизм для обработки недетерминизма. Полученные в результате распознаватели работают в худшем случае кубического времени и могут быть построены даже для леворекурсивных грамматик.

    Несмотря на мощь грамматик выражений синтаксического анализатора ( PEG s ) и GLR , синтаксический анализ не является решенной проблемой. Добавление недетерминизма (предположения синтаксического анализатора) к традиционным синтаксическим анализаторам LL и LR может привести к неожиданному поведению во время синтаксического анализа и создать практические проблемы с обработкой ошибок, одноэтапной отладкой и побочными эффектами встроенных грамматических действий.В этой статье представлена ​​стратегия синтаксического анализа LL(*) и связанный с ней алгоритм анализа грамматики, который строит решения синтаксического анализа LL(*) из грамматик ANTLR. Во время синтаксического анализа решения плавно переходят от обычного фиксированного k≥1 упреждающего просмотра к произвольному упреждающему просмотру и, наконец, переходят к возврату в зависимости от сложности решения синтаксического анализа и входных символов. Сила синтаксического анализа LL(*) распространяется на контекстно-зависимые языки, в некоторых случаях за пределы того, что могут выразить GLR и PEG .Путем статического устранения как можно большего количества спекуляций LL(*) обеспечивает выразительность PEG , сохраняя при этом хорошую обработку ошибок LL и неограниченные грамматические действия.

    Несмотря на достижения современных стратегий синтаксического анализа, таких как PEG , LL(*) , GLR и GLL , синтаксический анализ не является решенной проблемой. Существующие подходы страдают рядом недостатков, включая трудности с поддержкой встроенных действий с побочными эффектами, медленную и/или непредсказуемую производительность и нелогичные стратегии сопоставления.В этом документе представлена ​​стратегия синтаксического анализа ALL(*) , которая сочетает в себе простоту, эффективность и предсказуемость обычных нисходящих синтаксических анализаторов LL(k) с мощностью механизма, подобного GLR , для принятия решений по синтаксическому анализу. Критическое новшество заключается в перемещении анализа грамматики во время синтаксического анализа, что позволяет ALL(*) обрабатывать любую нелеворекурсивную контекстно-свободную грамматику. ALL(*) — это O(n4) в теории, но стабильно линейно работает с грамматиками, используемыми на практике, превосходит общие стратегии, такие как GLL и GLR , на порядки величины. ANTLR 4 генерирует ВСЕ (*) синтаксических анализатора и поддерживает прямую левую рекурсию посредством перезаписи грамматики.

    Определен новый метод синтаксического анализа, называемый синтаксическим анализом LLLR , и описан метод создания синтаксических анализаторов LLLR . Анализатор LLLR использует анализатор LL в качестве своей основы и анализирует как можно большую часть своей входной строки, используя анализ LL , насколько это возможно. Для разрешения конфликтов LL он запускает небольшие встроенные синтаксические анализаторы LR .Встроенный синтаксический анализатор LR начинает синтаксический анализ оставшихся входных данных, и после разрешения конфликта LL синтаксический анализатор LR производит левый синтаксический анализ только что проанализированной подстроки и передает управление обратно базовому синтаксическому анализатору LL . Анализатор LLLR(k) может быть создан для любой грамматики LR(k) . Он производит левый синтаксический анализ входной строки без какого-либо возврата и, если используется для синтаксически ориентированного перевода, он оценивает семантические действия, используя стратегию сверху вниз, как и канонический анализатор LL(k) .Парсер LLLR(k) подходит для грамматик, в которых конфликтующие нетерминалы LL(k) либо появляются относительно близко к основанию дерева вывода, либо производят короткие подстроки. В таких случаях синтаксический анализатор LLLR может обеспечить значительно лучшее восстановление после ошибок, чем синтаксический анализатор LR , поскольку большая часть входной строки анализируется базовым синтаксическим анализатором LL . Анализ LLLR аналогичен анализу LL(∗) , за исключением того, что он (а) использует синтаксические анализаторы LR(k) вместо конечных автоматов для разрешения конфликтов LL(k) и (б) не выполняет никаких действий. отступление.

    LR

    слева направо, крайний справа вывод («снизу вверх»), «сдвиг/уменьшение»

    Современные методы детерминированного анализа имеют ряд проблем. К ним относятся ограничения генераторов синтаксических анализаторов для детерминированных языков и сложный интерфейс между сканером и синтаксическим анализатором. Бессканерный синтаксический анализ — это метод синтаксического анализа, в котором лексический и контекстно-независимый синтаксис интегрируются в одну грамматику и обрабатываются на одном этапе контекстно-независимого анализа. Этот подход имеет ряд преимуществ, включая отказ от сканера и устранение неоднозначности лексики с помощью контекста, в котором встречается лексическая лексема.Бессканерный синтаксический анализ также порождает ряд интересных проблем. Интегрированные грамматики не соответствуют требованиям традиционных методов детерминированного анализа. Простой формализм грамматики без контекста приводит к громоздким грамматикам, если в него включена вся лексическая информация. Лексическое устранение неоднозначности необходимо переформулировать для использования в контекстно-свободном анализе. Подход без сканера к обобщенному анализу LR , представленный в этой статье, решает эти проблемы. Нормализация грамматики используется для поддержки формализма выразительной грамматики без усложнения основного механизма.Ограничения следования используются для выражения лексической неоднозначности с самым длинным совпадением. Отклонение продукции используется для выражения правила предпочтения ключевых слов для лексического устранения неоднозначности. Алгоритм генерации синтаксического анализатора SLR(1) адаптирован для реализации устранения неоднозначности с помощью объявлений общего приоритета и ассоциативности, а также для интерпретации ограничений следования. Generalized-LR Синтаксический анализ используется для обеспечения динамического просмотра вперед и для поддержки синтаксического анализа произвольных контекстно-свободных грамматик, включая неоднозначные.Адаптация алгоритма GLR поддерживает интерпретацию грамматик с отклонением продукции.

    Мы описываем обобщенный восходящий синтаксический анализатор, в котором невстроенные рекурсивные правила обрабатываются непосредственно нижележащим автоматом, таким образом ограничивая активность стека активацией правил, отображающих встроенную рекурсию. Наша стратегия основана на подходе Эйкока и Хорспула, но использует другую автоматную конструкцию и приводит к синтаксическим анализаторам, которые корректны для всех контекстно-свободных грамматик, в том числе со скрытой левой рекурсией.Автомат имеет ребра, которые напрямую соединяют состояния, содержащие действия редукции, с соответствующим им состоянием перехода: поэтому мы называем редукцию подхода, включающую обобщенный анализ LR. Наш синтаксический анализатор строит совместно используемые упакованные леса синтаксического анализа в стиле, аналогичном парсерам Tomita. Мы приводим формальные доказательства правильности нашего алгоритма и сравниваем его с алгоритмом Томиты с точки зрения требований к пространству и времени для работающих парсеров и размера таблиц парсеров.

    Правый обнуленный обобщенный алгоритм синтаксического анализа LR представляет собой новое обобщение синтаксического анализа LR , которое обеспечивает элегантную коррекцию и расширение методов Tomita GLR , посредством чего мы расширяем понятие сокращения сдвиг- уменьшить синтаксический анализатор, чтобы он включал правильные нулевые элементы.Результатом является метод синтаксического анализа, который работает за линейное время на грамматиках LR(1) и производительность которого изящно снижается до полиномиальной границы при наличии правил, отличных от LR(1) . По сравнению с другими методами GLR на основе , наш алгоритм проще и быстрее.

    Обобщенные алгоритмы LR ( GLR ) в стиле Tomita расширяют стандартный алгоритм LR до недетерминированных грамматик, выполняя все возможные варианты действий.Кубическая сложность достигается, если все правила имеют длину не более двух. В этой статье мы покажем, как получить кубические временные ограничения для всех грамматик путем бинаризации поиска, выполняемого при выполнении действий сокращения в синтаксическом анализаторе в стиле GLR . Полученный алгоритм мы называем Binary Right Nulled GLR ( BRNGLR ) парсингом. Процесс бинаризации создает поведение во время выполнения, которое связано с тем, что демонстрирует парсер, который предварительно обрабатывает свою грамматику или таблицу синтаксического анализа в двоичную форму, но без увеличения размера таблицы и с уменьшенными накладными расходами пространства во время выполнения.Парсеры BRNGLR имеют кубическое время выполнения в наихудшем случае для всех грамматик, линейное поведение на грамматиках LR(1) и производят в наихудшем кубическом времени двоичное SPPF-представление кубического размера для всех производных данного предложения.

    Основной целью исследований компиляторов и сред является автоматическое получение инструментов из формальных спецификаций. Однако формальная модель языка часто неадекватна; в частности, грамматики LR(k) не могут описать естественный синтаксис многих языков, таких как C++ и Fortran, которые по своей сути недетерминированы.Разработчики пакетных компиляторов обходят такие ограничения, комбинируя сгенерированные компоненты со специальными методами (например, выполняя частичный анализ типов и областей действия в тандеме с синтаксическим анализом). К сожалению, сложность инкрементных систем не позволяет использовать пакетные решения. Невозможность создания дополнительных инструментов для важных языков препятствует широкому использованию многоязыковых интерактивных сред. Мы решаем эту проблему, расширяя саму языковую модель, вводя представление программы, основанное на синтаксическом анализе DAG, которое подходит как для пакетного, так и для инкрементного анализа.Неоднозначности, не разрешенные на одном этапе, сохраняются в этом представлении до тех пор, пока последующие этапы не смогут завершить анализ, даже если разрешение зависит от дальнейших действий пользователя. Явное представление двусмысленности увеличивает количество и разнообразие языков, которые можно анализировать постепенно, используя существующие методы.

    Синтаксический анализ SGLR — это подход, позволяющий анализировать контекстно-свободные языки с помощью декларативного, краткого и поддерживаемого определения синтаксиса.Существующие реализации страдают от проблем с производительностью, а их архитектуры часто тесно связаны без четкого разделения компонентов. В этой работе представлена ​​модульная архитектура SGLR с несколькими вариантами, реализованными для ее компонентов для систематического тестирования и повышения производительности. В этой работе эти варианты оцениваются как по отдельности, так и в сочетании с использованием грамматик искусственных и реальных языков программирования. Архитектура реализована на Java как JSGLR2, преемник исходного синтаксического анализатора в Spoofax, интерпретирующий таблицы синтаксического анализа, сгенерированные SDF3. Результатом объединенных улучшений стало ускорение синтаксического анализа и сжатия с 3-кратного на Java до 10-кратного на GreenMarl по сравнению с предыдущей реализацией JSGLR.

    Мы представляем инкрементные генерализованные сказнеры LR ( ISGLR ) Алгоритм анализа, который сочетает в себе преимущества инкрементных обобщенных LR ( IGLR ) разборки и сканер менее обобщенные LR ( SGLR ) . Синтаксический анализатор ISGLR может повторно использовать деревья разбора из неизмененных регионов во входных данных, и поэтому ему нужно анализировать только измененные регионы.Мы также представляем пошаговые методы преобразования дерева синтаксического анализа в абстрактное синтаксическое дерево (AST) и подсветку синтаксиса. Бессканерный синтаксический анализ в значительной степени зависит от недетерминизма во время синтаксического анализа, что негативно влияет на инкрементальность синтаксического анализа ISGLR . Мы оценили алгоритм синтаксического анализа ISGLR с использованием файловых историй из Git, добившись ускорения до 25 раз по сравнению с неинкрементным алгоритмом. в частности, контекстно-свободные грамматики (CFG) и регулярные выражения (RE) для выражения синтаксиса языков программирования и протоколов.Способность генеративных грамматик выражать неоднозначность имеет решающее значение для их первоначальной цели моделирования естественных языков, но сама эта способность излишне усложняет как выражение, так и анализ машинно-ориентированных языков с использованием CFG. Грамматики синтаксического анализа выражений ( PEG s) обеспечивают альтернативную основанную на распознавании формальную основу для описания машинно-ориентированного синтаксиса, которая решает проблему неоднозначности, не вводя двусмысленность в первую очередь. использовать приоритетный выбор. Адрес PEG часто ощущал ограничения выразительности CFG и RE, упрощая определения синтаксиса и делая ненужным разделение их лексических и иерархических компонентов. Парсер с линейным временем можно построить для любого PEG , избегая сложности и непостоянства парсеров LR и неэффективности обобщенного анализа CFG. Хотя PEG предоставляют богатый набор операторов для построения грамматик, их можно свести к двум минимальным схемам распознавания, разработанным примерно в 1970 году, TS/TDPL и gTS/GTDPL , которые здесь доказали эквивалентную неэффективную мощность распознавания.

    Аннотация. Грамматики синтаксического анализа ( PEG s) — это спецификации однозначных парсеров в стиле рекурсивного спуска. PEG включают в себя фазы лексирования и синтаксического анализа и обладают ценными свойствами, такими как закрытость при композиции. Как и в большинстве систем рекурсивного спуска, необработанные PEG не могут обрабатывать левую рекурсию; традиционные подходы к устранению левой рекурсии приводят к некорректному разбору. В этой статье я показываю, как подход, предложенный для прямого леворекурсивного синтаксического анализа Packrat Warth et al.можно адаптировать для «чистого» PEG s. Затем я показываю, что этот подход приводит к некорректному разбору некоторых PEG , прежде чем выделить ограничительное подмножество леворекурсивных PEG , которые могут безопасно работать с этим алгоритмом. Наконец, я предлагаю изменить алгоритм Warth et al., который может правильно анализировать менее строгое подмножество прямо рекурсивных PEG s.

    Парсинг Packrat — это линейный метод реализации парсеров с рекурсивным спуском.Хитрость заключается в механизме запоминания, при котором все результаты синтаксического анализа запоминаются, чтобы избежать избыточного синтаксического анализа в случаях возврата. Возникающая проблема заключается в чрезвычайно большом потреблении кучи при мемоизации, что приводит к тому, что стоимость мемоизации, скорее всего, перевешивает ее преимущества. Во многих случаях разработчикам необходимо сделать трудный выбор, чтобы отказаться от синтаксического анализа packrat, несмотря на возможное экспоненциальное время синтаксического анализа. Для того, чтобы избежать столь сложного выбора, разработан эластичный парсинг пакратов. Потребление кучи ограничено сверху, так как запомненные результаты хранятся в буфере скользящего окна.Кроме того, емкость буфера регулируется путем отслеживания каждого нетерминального действия с возвратом во время выполнения. Парсинг эластичных пакетов реализован в части нашего парсера Nez. Мы демонстрируем, что синтаксический анализ эластичных пакетов обеспечивает стабильную и надежную работу при различных входных данных с различными действиями по возврату.

    Анализатор рекурсивного спуска строится из набора взаимно рекурсивных функций, где каждая функция непосредственно реализует один из нетерминалов грамматики.Парсер packrat использует мемоизацию, чтобы уменьшить временную сложность рекурсивного спуска с экспоненциального до линейного по длине входных данных. Синтаксические анализаторы рекурсивного спуска чрезвычайно просты в написании, но имеют две существенные проблемы: (i) леворекурсивные грамматики заставляют синтаксический анализатор застрять в бесконечной рекурсии, и (ii) может быть трудно или невозможно оптимально восстановить состояние синтаксического анализа. и продолжить синтаксический анализ после синтаксической ошибки. Обе проблемы решаются синтаксическим анализатором pika , новой переформулировкой синтаксического анализа packrat как алгоритма динамического программирования, который требует синтаксического анализа ввода в обратном порядке: снизу вверх и справа налево, а не сверху вниз и слева направо. правильно.Этот обратный порядок синтаксического анализа позволяет синтаксическим анализаторам pika обрабатывать грамматики, которые используют либо прямую, либо косвенную левую рекурсию для достижения левой ассоциативности, упрощая написание грамматики, а также обеспечивает оптимальное восстановление после синтаксических ошибок, что является важным свойством для IDE и компиляторов. Синтаксический анализ Pika поддерживает линейные характеристики производительности синтаксического анализа packrat в зависимости от длины входных данных. Парсер pika сравнивался с широко используемыми библиотеками синтаксического анализа Parboiled2 и ANTLR4, и синтаксический анализатор pika работал значительно лучше, чем другие синтаксические анализаторы для грамматики выражений, хотя и для сложной грамматики, реализующей спецификацию языка Java. , для синтаксического анализатора pika на каждый входной символ оказывалось большое постоянное влияние на производительность, что позволило Parboiled2 и ANTLR4 работать значительно лучше, чем синтаксический анализатор pika для этой грамматики (несмотря на масштабирование времени синтаксического анализа ANTLR4 между квадратичным и кубическим длина ввода с грамматикой Java). Поэтому, если важна производительность, синтаксический анализ pika лучше всего применять к грамматикам от простого до среднего размера или к очень большим входным данным, если другие варианты синтаксического анализа не масштабируются линейно по длине входных данных. Представлено несколько новых взглядов на предшествование, ассоциативность и левую рекурсию.

    См. также :

    Мы показываем, как один из способов устранения недетерминизма из этого формализма приводит к формализму с семантикой ПЭГ.Мы также доказываем, основываясь на этих новых формализмах, как LL(1) грамматики определяют один и тот же язык, независимо от того, интерпретируются ли они как CFG или как PEG s, а также показываем, как сильно- LL(k) , прямолинейные, и LL-регулярные грамматики имеют простые, сохраняющие язык переводы из CFG в PEG s

    – О связи между контекстно-свободными грамматиками и грамматиками синтаксического анализа

    Варианты Эрли

    Мы представляем дизайн и теорию нового движок синтаксического анализа YAKKER, способный удовлетворить многие потребности современных программистов и современных приложений по обработке данных.В частности, наш новый механизм синтаксического анализа обрабатывает (1) полные бессканерные контекстно-свободные грамматики с (2) регулярными выражениями в качестве правой части для определения нетерминалов. YAKKER также включает (3) средства для привязки переменных к промежуточным результатам синтаксического анализа и (4) использование таких привязок в произвольных ограничениях для управления синтаксическим анализом. Эти средства позволяют проводить анализ данных в зависимости от данных, обычно необходимый в системных приложениях, особенно в тех, которые работают с двоичными данными. Кроме того, (5) нетерминалы могут быть параметризованы произвольными значениями, что придает системе хорошие свойства модульности и абстракции при наличии анализа, зависящего от данных.Наконец, (6) устаревшие библиотеки синтаксического анализа, такие как сложные библиотеки для дат и времени, могут быть непосредственно включены в спецификации синтаксического анализа… Мы доказываем правильность нашего перевода грамматик, зависящих от данных, в эти новые автоматы, а затем показываем, как эффективно реализовать автоматы, используя вариант алгоритма синтаксического анализа Эрли.

    Мы представляем новый подход к синтаксическому анализу, основанный на виртуальной машине, в значительной степени основанный на оригинальном парсере Earley. Мы покажем, как преобразовать грамматики в последовательности инструкций виртуальной машины, которые затем используются алгоритмом синтаксического анализа.Кроме того, мы представляем оптимизацию, которая объединяет префиксы общих правил для повышения производительности синтаксического анализа. Наконец, мы представляем и оцениваем реализацию виртуальной машины Earley без сканера

    Парсинг с производными

    Might et al. (2011) представил синтаксический анализ с производными, который обрабатывает произвольные контекстно-свободные грамматики, будучи простым для понимания и простым в реализации. Несмотря на большой первоначальный энтузиазм и множество независимых реализаций, никогда не было доказано, что его сложность в наихудшем случае лучше, чем экспоненциальная.На самом деле, аргументы высокого уровня, утверждающие, что это фундаментально экспоненциально, были выдвинуты и даже приняты как часть фольклора. На практике производительность оказалась вялой, и эта медлительность была воспринята как неофициальное свидетельство экспоненциальности. – О сложности и производительности синтаксического анализа производных

    PS

    История:

    Алгоритмы визуализации:

    О неоднозначности:

    Дополнительная литература:

    Если вы хотите узнать больше о динамическом программировании, прочтите это.

    Практический алгоритм линейного времени с возвратом

    Анализ Packrat: Практический алгоритм линейного времени с возвратом

    Брайан Форд


    Магистерская диссертация
    Массачусетский технологический институт

    Аннотация

    Разбор Packrat — новый и практичный метод для реализации парсеров с линейным временем для грамматик, определенных в языке синтаксического анализа сверху вниз (TDPL). Хотя TDPL изначально создавался как формальная модель для нисходящих парсеров с возможностью обратного отслеживания, этот тезис расширяет TDPL в мощную нотацию общего назначения для описания синтаксиса языка, предоставление привлекательной альтернативы к традиционным контекстно-свободным грамматикам (CFG).Общие синтаксические идиомы которые не могут быть представлены кратко в CFG легко выражаются в TDPL, такие как устранение неоднозначности с самым длинным совпадением и «синтаксические предикаты», сделать это возможным описать полный лексический и грамматический синтаксис практичного языка программирования в одной грамматике TDPL.

    Парсинг Packrat — это адаптация 30-летнего табличного алгоритма парсинга. это никогда не применялось на практике до сих пор. Парсер Packrat может распознать любая строка, определенная грамматикой TDPL за линейное время, обеспечивает мощность и гибкость парсера рекурсивного спуска с возвратом без сопутствующего риска экспоненциального времени синтаксического анализа.Парсер packrat может распознавать любой язык LL(k) или LR(k), а также многие языки, требующие неограниченного просмотра вперед которые не могут быть проанализированы синтаксическими анализаторами сдвига/уменьшения. Анализ Packrat также обеспечивает лучшие свойства композиции, чем анализ LL/LR, что делает его более подходящим для динамических или расширяемых языков. Основным недостатком синтаксического анализа packrat является его стоимость хранения, который является постоянным множителем общего размера ввода а не пропорционально глубине вложенности синтаксических конструкций, появляющихся во входных данных.

    Монадические комбинаторы и ленивые вычисления включить элегантные и прямые реализации парсеров packrat в последних языках функционального программирования, таких как Haskell. Три разных парсера packrat для языка Java представлены здесь, демонстрация построения парсеров packrat на Haskell используя примитивное сопоставление с образцом, используя монадические комбинаторы, и путем автоматической генерации из спецификации декларативного синтаксического анализатора. Разработан прототип генератора парсера packrat для третьего случая сам использует синтаксический анализатор packrat для чтения своих спецификаций синтаксического анализатора, и поддерживает полную нотацию TDPL расширенный с помощью «семантических предикатов», позволяя решениям синтаксического анализа зависеть от семантических значений других синтаксических единиц.Экспериментальные результаты показывают, что все эти парсеры packrat надежно работать в линейном времени, эффективно поддерживать парсинг «без сканера» со встроенным лексическим анализом, и предоставить удобные средства обработки ошибок необходимо в практических приложениях.

    Полная диссертация

    В PDF или постскриптум

    Pappy: генератор парсеров для Haskell

    Полный исходный код Pappy, прототип генератора парсеров packrat, описанный в диссертации, доступен для просмотра в этом каталоге, или для загрузки в виде сжатого tar-файла.Ниже приводится краткая разбивка исходных файлов:
    • Поз.hs : Библиотечный модуль для отслеживания положения строки/столбца в текстовом файле.
    • Parse.hs : Библиотека вспомогательных функций и монадических комбинаторов для использования в создании парсеров packrat. Вдохновленный Дааном Лейдженом библиотека Парсек, который был разработан для традиционных прогнозирующих парсеров и в основном прогнозирующие синтаксические анализаторы с возвратом в особом случае.
    • ReadGrammar.hs : Монадный парсер packrat для спецификаций парсера Pappy.
    • ReduceGrammar.hs : модуль сокращения грамматики, который переписывает леворекурсивные правила и операторы повторения ('*' и '+') в примитивную праворекурсивную форму.
    • SimplifyGrammar.hs : модуль упрощения грамматики, который оптимизирует грамматику и устраняет как можно больше нетерминалов.
    • MemoAnalysis.hs : Модуль анализа мемоизации, что определяет множество нетерминалов для запоминания парсером packrat.
    • WriteParser.hs : Модуль генерации кода.
    • Main.hs : Модуль управления верхнего уровня, который связывает все этапы компиляции вместе.

    Пример анализаторов арифметических выражений

    Ниже приведены полные версии примеров синтаксических анализаторов. для тривиального языка арифметических выражений, используемого в диссертации:
    • ArithRecurse.hs : Парсер рекурсивного спуска, описанный в Разделе 3.1.1, для тривиального языка арифметических выражений на рисунке 1.
    • ArithPackrat.hs : Эквивалентный парсер packrat для того же тривиального языка, Раздел 3.1.4.
    • ArithLeft.hs : Пример левой рекурсии для раздела 3.2.1, который расширяет вышеупомянутый парсер packrat с помощью собственно левоассоциативные операторы вычитания, деления и по модулю.
    • ArithLex.hs : Пример интегрированного лексического анализа для раздела 3.2.2, который расширяет предыдущий синтаксический анализатор packrat с поддержкой многозначных десятичных литералов и необязательное заполнение пробелами между литералами, операторами и пунктуацией.
    • ArithMonad.hs : Пример парсера packrat, эквивалентного ArithLex.hs, но использование монадических комбинаторов для более краткого выражения функций синтаксического анализа и обеспечить поддержку для удобного обнаружения ошибок и создания отчетов. Обсуждается в разделах 3.2.3 и 3.2.4 диссертации. Требуются следующие два библиотечных модуля от Pappy:
    • Ариф.паппи : Спецификация парсера Pappy для парсера эквивалентен ArithLex.hs и ArithMonad.hs. Полученный автоматически сгенерированный парсер доступен как Arith.чс.
      • Поз.hs: Отслеживает позицию строки и столбца при сканировании вводимого текста.
      • Parse.hs: Библиотека монадических комбинаторов для парсеров packrat.

    Пример парсеров языка Java

    Три полных и работающих синтаксических анализатора для языка Java, которые описаны в статье и используются для целей анализа и сравнения, доступны здесь:
    • JavaMonad.hs : Парсер packrat для языка Java который использует исключительно монадические комбинаторы для определения функций синтаксического анализа, составляющих синтаксический анализатор.Оба «безопасных» комбинатора с постоянным временем и "небезопасные" комбинаторы со скрытой рекурсией используются в этом парсере, это означает, что это не совсем парсер с линейным временем хотя на практике это кажется довольно близким.
    • JavaPat.hs : Версия вышеуказанного парсера изменено для использования прямого сопоставления с образцом Haskell для некоторых важных для производительности функций лексического анализа: пробелы, идентификаторы, ключевые слова, операторы, и целочисленные, символьные и строковые литералы.Остальная часть синтаксического анализатора, как и прежде, монадична, а также использует «небезопасные» комбинаторы.
    • Java.pappy : Спецификация парсера Pappy для языка Java. Полученный автоматически сгенерированный парсер доступен как Java.hs. Поскольку Паппи переписывает операторы повторения, этот синтаксический анализатор использует только примитивы с постоянным временем и поэтому должен быть парсером строго линейного времени - по крайней мере, в той степени, в которой доступ к памяти является постоянным (что не совсем так при наличии эффектов сборки мусора и кеша и тому подобного).

    Тестовый набор исходных файлов Java использованы для получения экспериментальных результатов в диссертации доступны в этом сжатом tar-файле. Все эти исходные файлы Java были взяты из Cryptix версии 3.2.0.

    Наслаждаться!


    Домашняя страница Брайана Форда

    Общий алгоритм синтаксического анализа с сопоставлением контекста для контекстно-зависимых грамматик графов

  • Боттони П., Тэнцер Г., Шюрр А. (2000) Эффективный синтаксический анализ визуальных языков на основе анализа критических пар и контекстного многоуровневого преобразования графа.Симпозиум IEEE по визуальным языкам 59–60

  • Чен Л., Хуанг Л., Чен Л. (2015) Грамматика графа бриза: подход к грамматике графа для моделирования архитектуры программного обеспечения программных систем, ориентированных на большие данные. Программное обеспечение: Pract Exper 45(8):1023–1050

  • Костаглиола Г., Деуфемия В., Полесе Г., Риси М. (2005) Создание редакторов с учетом синтаксиса для визуальных языков. J Vis Lang Comput 16(6):508–540

    Статья Google ученый

  • Costagliola G, Deufemia V, Polese G (2007) Реализация визуального языка с помощью стандартных методов компилятор-компилятор.J Vis Lang Comput 18(2):165–226

    Статья Google ученый

  • Костаглиола Г., Роза М., Минас М. (2019) Визуальный анализ и визуализация парсера. Симпозиум IEEE по визуальным языкам и ориентированным на человека вычислениям 243–247

  • Эриг Х., Креовски Х.Дж., Монтанари У., Розенберг Г. (редакторы) (1999) Справочник по грамматикам графов и вычислениям путем преобразования графов 3: параллелизм, параллелизм и распределение. World Scientific

  • Энгельс Г., Креовски Х.Дж., Розенберг Г. (редакторы) (1999) Справочник по грамматикам графов и вычислениям путем преобразования графов 2: приложения, языки и инструменты.World Scientific

  • Ферруччи Ф., Пачини Г., Сатта Г. и др. (1994) Грамматики отношения символов: формализм для графических языков. Inf Comput 131(1):1–46

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Фюрст Л., Мерник М., Махнич В. (2011) Улучшение анализатора графовой грамматики Рекерса и Шюрра. IET Software 5(2):246–261

    Статья Google ученый

  • Kong J, Zhang K, Zeng X (2006) Грамматика пространственного графа для графических пользовательских интерфейсов.ACM Trans Comput-Human Interact 13(2):268–307

  • Kong J, Zhang K, Dong J, Xu D (2009) Определение поведенческой семантики диаграмм UML с помощью преобразований графов. J Syst Software 82(2):292–306

    Статья Google ученый

  • Конг Дж., Баркол О., Бергман Р., Пнуэли А., Шейн С., Чжан К., Чжао С. (2012) Интерпретация веб-интерфейса с использованием грамматик графов. IEEE Trans Syst Man Cybern 42(4):590–602

    Статья Google ученый

  • Liu Y, Zeng X, Zou Y, Zhang K (2018) Основанный на грамматике графа подход к компоновке графа.Программное обеспечение: практика и опыт 49(8):1523–1535

    Google ученый

  • Лю И, Ши З, Ван И, Цзоу И, Конг Дж, Чжан К, Цзэн Икс (2018) Формализм грамматики графа на основе ребер и его система поддержки. Международная конференция DMS по визуализации и визуальным языкам 101–108

  • Marriott K (1994) Мультимножественные грамматики с ограничениями. Симпозиум IEEE по визуальным языкам, Сент-Луис, Миссури, 118–125

  • Нагл М. (1987) Теоретико-множественные подходы к грамматикам графов.Международный семинар по грамматикам графов и их применению в информатике, конспект лекций по информатике 291:41–54

    MathSciNet Статья Google ученый

  • Пфальц Дж. Л., Розефельд А. (1969) Веб-грамматики. Международная совместная конференция по искусственному интеллекту, 609–619

  • Рекерс Дж., Шюрр А. (1997) Определение и анализ визуальных языков с грамматиками многоуровневых графов. J Vis Lang Comput 8(1):27–55

    Статья Google ученый

  • Роудаки А., Конг Дж., Чжан К. (2016) Спецификация и обнаружение веб-шаблонов: подход на основе грамматики графов.Inf Sci 328:528–545

    Статья Google ученый

  • Розенберг Г. (ред.) (1997) Справочник по грамматикам графов и вычислениям путем преобразования графов 1: основы. World Scientific

  • Ши З., Цзэн С., Цзоу И., Хуанг С., Ли Х., Ху Б., Яо И. (2018) Формализм грамматики темпорального графа. J Vis Lang Comput 47:62–76

    Статья Google ученый

  • Zeng X, Zhang K, Kong J, Song G (2005) RGG+: усовершенствование формализма грамматики зарезервированного графа.проц. Симпозиум IEEE по визуальным языкам и ориентированным на человека вычислениям: 272–274

  • Чжан Д., Чжан К., Цао Дж. (2001) Формализм контекстно-зависимой графовой грамматики для спецификации визуальных языков. Comput J 44(3):187–200

    Статья Google ученый

  • Чжан К., Конг Дж., Цю М., Сонг Г. (2005) Адаптация макета мультимедиа с помощью грамматических спецификаций. Мультимедийные системы 10(3):245–260

    Статья Google ученый

  • Чжао С., Конг Дж., Чжан К. (2010) Обнаружение и проверка поведения программы: подход с использованием графовой грамматики.IEEE Trans Softw Eng 36(3):431–448

    Статья Google ученый

  • Zou Y, Zeng X, Han X (2008) Структура грамматики графа с атрибутами контекста для определения визуальных языков. J Southeast Univ 24(4):455–461

  • Цзоу И, Цзэн С, Лю Ю, Лю Х (2017) Частичный приоритет контекстно-зависимых грамматик графов. Международный симпозиум по передаче и взаимодействию визуальной информации: 16–23

  • Цзоу И, Лю Дж, Тао Х (2019) Исследование контекста неявных контекстно-зависимых графовых грамматик.J Comput Lang 51:241–260

    Статья Google ученый

  • Цзоу И, Цзэн С, Лю Ю, Лю Х (2019) Контекстные вычисления для контекстно-зависимых грамматик графов: алгоритмы и сложности. J Vis Lang Comput 1:15–28

    Статья Google ученый

  • %!PS-Adobe-2.0 %%Создатель: dvipsk 5.55a Copyright 1986, 1994 Radical Eye Software %%Title: завершено с cp.дви %%Страниц: 8 %%PageOrder: по возрастанию %%BoundingBox: 0 0 612 792 %%EndComments %DVIPSCommandLine: завершение dvips с cp %DVIPSParameters: dpi=600, комментарии удалены %DVIPSSource: вывод TeX 1999.03.09:1450 %%BeginProcSet: tex.pro /TeXDict 250 dict def TeXDict begin /N{def}def /B{bind def}N /S{exch}N /X{S N}B /TR{translate}N /isls false N /vsize 11 72 mul N /hsize 8,5 72 mul N /landplus90{true}def /@rigin{isls{[0 landplus90{1 -1}{-1 1}ifelse 0 0 0]concat}if 72 Разрешение деления 72 VРазрешение деления отрицательного масштаба isls{ landplus90{VResolution 72 div vsize mul 0 exch}{Разрешение -72 div hsize mul 0}ifelse TR}if Resolution VResolution vsize -72 div 1 add mul TR[ матрица currentmatrix {dup dup round sub abs 0.00001 л {раунд} если} для всех round exch round exch]setmatrix}N /@landscape{/isls true N}B /@manualfeed{statusdict /manualfeed true put}B /@copies{/#copies X}B /FMat[1 0 0 -1 0 0]N /FBB[0 0 0 0]N /nn 0 N /IE 0 N /ctr 0 N /df-tail{ /nn 8 dict N nn begin /FontType 3 N /FontMatrix fntrx N /FontBBox FBB N строка /массив base X /BitMaps X /BuildChar{CharBuilder}N /Encoding IE N end dup{/foo setfont}2 копирование массива cvx N load 0 nn put /ctr 0 N[}B /df{ /sf 1 N /fntrx FMat N df-tail}B /dfs{div /sf X /fntrx[sf 0 0 sf neg 0 0] N df-tail} B / E {pop nn dup definefont setfont} B / ch-width {ch-data dup длина 5 sub get}B /ch-height{ch-data dup длина 4 sub get}B /ch-xoff{ 128 ch-data dup length 3 sub get sub}B /ch-yoff{ch-data dup length 2 sub get 127 sub}B /ch-dx{ch-data длина дубликата 1 sub get}B /ch-image{ch-data тип dup /stringtype ne{ctr get /ctr ctr 1 add N}if}B /id 0 N /rw 0 N /rc 0 N /gp 0 N /cp 0 N /G 0 N /sf 0 N /CharBuilder{save 3 1 roll S dup /base get 2 index get S /BitMaps get S get /ch-data X pop /ctr 0 N ch-dx 0 ch-xoff ch-yoff ch-height sub ch-xoff ch-width добавить ch-yoff setcachedevice ch-width ch-height true[1 0 0 -1 -.1 ch-xoff суб ch-yoff .1 sub]{ch-image}imagemask restore}B /D{/cc X dup type /stringtype ne{]} if nn /base get cc ctr put nn /BitMaps get S ctr S sf 1 ne{dup dup длина 1 sub dup 2 index S get sf div put}if put /ctr ctr 1 add N}B /I{ cc 1 добавить D}B /bop{userdict /bop-hook известный{bop-hook}if /SI сохранить N @rigin 0 0 moveto /V matrix currentmatrix dup 1 получить dup mul exch 0 получить dup mul добавить .99 lt{/QV}{/RV}ifelse load def pop pop}N /eop{страница восстановления SI userdict /eop-hook известный{eop-hook}if}N /@start{userdict /start-hook известный {start-hook}, если pop /VResolution X /Resolution X 1000 div /DVImag X /IE 256 array N 0 1 255{IE S 1 string dup 0 3 index put cvn put} для 65781.76 дел /vsize X 65781,76 дел /hsize X}N /p{show}N /RMat[1 0 0 -1 0 0]N /BDot 260 строка N /rulex 0 N /ruley 0 N /v{/ruley X /rulex X V}B /V {}B /RV statusdict begin /product where{длина дубликата всплывающего окна продукта 7 ge{0 7 getinterval dup(Display)eq exch 0 4 getinterval(NeXT)eq or}{pop false} ifelse}{false}ifelse end{{gsave TR -.1 .1 TR 1 1 scale rulex ruley false RMat{BDot}imagemask grestore}}{{gsave TR -.1 .1 TR rulex ruley scale 1 1 false RMat{BDot}imagemask grestore}}ifelse B /QV{gsave newpath transform круглый обмен круглый обмен itransform moveto rulex 0 rlineto 0 ruley neg rlineto rulex neg 0 rlineto fill grestore}B /a{moveto}B /delta 0 N /tail {dup /delta X 0 rmoveto}B /M{S p delta add tail}B /b{S p tail}B /c{-4 M} B /d{-3 M}B /e{-2 M}B /f{-1 M}B /g{0 M}B /h{1 M}B /i{2 M}B /j{3 М} Б / к { 4 M}B/w{0rmoveto}B/l{p-4w}B/m{p-3w}B/n{p-2w}B/o{p-1w}B/q{ p 1 w}B /r{p 2 w}B /s{p 3 w}B /t{p 4 w}B /x{0 S rmoveto}B /y{3 2 roll p a}B /bos{/SS сохранить N}B /eos{SS восстановить}B конец %%EndProcSet %%BeginProcSet: специальный.профессионал TeXDict begin /SDict 200 dict N SDict begin /@SpecialDefaults{/hs 612 N /vs 792 N /ho 0 N /vo 0 N /hsc 1 N /vsc 1 N /ang 0 N /CLIP 0 N /rwiSeen false N /rhiSeen false N /letter{}N /note{}N /a4{}N /legal{}N}B /@scaleunit 100 N /@hscale{@scaleunit div /hsc X}B /@vscale{@scaleunit div /vsc X}B /@hsize{/hs X /CLIP 1 N}B /@vsize{/vs X /CLIP 1 N}B /@clip{ /CLIP 2 N}B /@hoffset{/ho X}B /@voffset{/vo X}B /@angle{/ang X}B /@rwi{ 10 div /rwi X /rwiSeen true N}B /@rhi{10 div /rhi X /rhiSeen true N}B /@llx{/llx X}B /@lly{/lly X}B /@urx{/urx X}B /@ury{/ury X}B /magscale true def end /@MacSetUp{userdict/md known{userdict/md get type /dicttype eq{userdict begin md length 10 add md maxlength ge{/md md dup длина 20 добавить копию словаря def}if end md begin /letter{}N /note{}N /legal{} N /od{txpose 1 0 mtx defaultmatrix dtransform Satan/pa X newpath отметка пути отсечения{преобразование{itransform moveto}}{преобразование{itransform lineto} {6 - 2 преобразование – 6 – 2 преобразование – 6 – 2 преобразование{ itransform 6 2 рулона itransform 6 2 рулона itransform 6 2 рулона curveto}}{{ closepath}}pathforall newpath counttomark array astore /gc xdf pop ct 39 0 put 10 fz 0 fs 2 F/|______Courier fnt invertflag{PaintBlack}if}N /txpose{pxs pys масштаб ppr aload pop por{noflips{pop S neg S TR pop 1 -1 масштаб}если xflip yflip и{поп S отрицательный S TR 180 повернуть 1 -1 шкала ppr 3 получить ppr 1 получить neg sub neg ppr 2 получить ppr 0 получить neg sub neg TR}if xflip yflip not and{pop S neg S TR pop 180 rotate ppr 3 get ppr 1 get neg sub neg 0 TR}if yflip xflip not and{ppr 1 получить отрицательный ppr 0 получить отрицательный TR}if}{noflips{TR pop pop 270 повернуть в масштабе 1 -1}if xflip yflip and{TR pop pop 90 повернуть на 1 -1 шкала имп/об 3 получить имп/об 1 получить отрицательный суботрицательный имп. 2 получить имп./об 0 получить отрицательный суботрицательный TR}если xflip yflip not и{TR pop pop 90 повернуть ppr 3 получить ppr 1 получить отрицательный sub neg 0 TR}if yflip xflip not and{TR pop pop 270 rotate ppr 2 get ppr 0 get neg sub neg 0 S TR}if}ifelse scaleby96{ppr aload pop 4 -1 roll add 2 div 3 1 roll добавить 2 div 2 копировать TR .96 двойная шкала neg S neg S TR}if}N /cp {pop pop showpage pm restore}N end}if}if}N /normalscale{Резолюция 72 div VResolution 72 div neg scale magscale{DVImag dup scale}if 0 setgrey} N /psfts{S 65781.76 div N}N /startTexFig{/psf$SavedState сохранить N userdict maxlength dict begin /magscale false def normalscale currentpoint TR /psf$ury psfts /psf$urx psfts /psf$lly psfts /psf$llx psfts /psf$y psfts /psf$x psfts текущая точка /psf$cy X /psf$cx X /psf$sx psf$x psf$urx psf$llx sub div N /psf$sy psf$y psf$ury psf$lly sub div N psf$sx psf$sy шкала psf$cx psf$sx div psf$llx sub psf$cy psf$sy div psf$ury sub TR /showpage{}N /erasepage{}N /copypage{}N /p 3 def @MacSetUp}N /doclip{ psf$llx psf$lly psf$urx psf$ury currentpoint 6 2 roll newpath 4 copy 4 2 roll moveto 6 -1 roll S lineto S lineto S lineto closepath clip newpath moveto}N /endTexFig{end psf$SavedState restore}N /@beginspecial{SDict begin /SpecialSave save N gsave normalscale currentpoint TR @SpecialDefaults count /ocount X /dcount countdictstack N}N /@setspecial {CLIP 1 eq{newpath 0 0 moveto hs 0 rlineto 0 vs rlineto hs neg 0 rlineto closepath clip} if ho vo TR hsc vsc масштабирование и поворот rwiSeen {rwi urx llx sub div rhiSeen{rhi ury lly sub div}{dup}ifelse scale llx neg lly neg TR }{rhiSeen{rhi ury lly sub div dup scale llx neg lly neg TR}if}ifelse CLIP 2 eq{newpath llx lly moveto urx lly lineto urx ury lineto llx ury lineto closepath clip}if /showpage{}N /erasepage{}N /copypage{}N newpath }N /@endspecial{count ocount sub{pop}repeat countdictstack dcount sub{ end}повторить grestore SpecialSave восстановить end}N /@defspecial{SDict begin} N /@fedspecial{end}B /li{lineto}B /rl{rlineto}B /rc{rcurveto}B /np{ /SaveX currentpoint /SaveY X N 1 setlinecap newpath}N /st{stroke SaveX СохранитьY, перейти к}N /fil{fill SaveX СохранитьY, перейти к}N /ellipse{/endangle X /startangle X /yrad X /xrad X /savematrix matrix currentmatrix N TR xrad yrad scale 0 0 1 startangle endangle arc savematrix setmatrix}N end %%EndProcSet TeXDict begin 40258431 52099146 1000 600 600 (завершено с коп.дви) @start / Fa 34 121 df40 DI43 DII49 DI58 DIII88 D91 D93 Д95 Д97 ДИИ101 ДИIII108 ДИIII114 DIIII120 D E /Fb 1 89 df88 ДЭ /Fc 1 68 df67 ДЭ /Fd 6 81 df0 D8 D16 D64 D72 D80 D E /Fe 42 122 df37 D45 DI48 DI51 DIII57 Д65 ДИИ69 Д76 ДИИ80 Д82 ДИИ97 ДИИИИИИ107 ДИ IIII114 DII I120 DI E /Ff 11 107 df2 D15 Д20 Д33 Д41 Д50 Д54 Д92 Д102 ДИ106 D E /Fg 5 107 df0 Д3 Д20 D50 D106 D E /Fh 6 52 df40 DI43 D49 DII E /Fi 13 117 df59 DI67 D71 D78 D84 D88 D97 DI 110 D114 DII E/Fj 29 120 df 58 ДИIII66 ДИ69 Д76 D78 DII83 DI88 DII97 Д101 ДИИ107 Д 110 Д113 ДIII118 ДИ Э/Фк 42 123 df12 Д 46 Д49 DIIII65 DIIII71 D73 Д77 Д80 Д82 ДИ85 Д 87 Д97 ДИИИИ103 ДИИ108 ДИИИИ114 DIIIIIIE /Fl 1 14 df13 D E /Fm 44 122 df11 DI34 D37 D44 DI III I54 Д57 ДИ65 Д67 Д70 Д73 Д76 Д83 ДИ92 D97 DIIIIIIIII108 DIIII114 DIIIIIII E /Fn 2 50 df48 DI E /Fo 81 125 дф11 ДИИ I34 D37 D39 DII43 DIIIIIIIIIIIIIIII61 Д65 DIIIIIIIIIIIIIII82 DIIIIIIIII92 D97 ДИИИИИИИИИИИИИИИИИИ IIIIIII E /Fp 33 122 дф44 Д46 Д48 ДIII56 Д64 ДИ67 Д72 Д77 Д79 Д83 Д85 Д97 ДИ100 ДИИИИ109 ДИИ114 ДИИИИ120 ДИ E/Fq 42 121 df49 DIIIIII65 ДИИ69 ДИИ73 ДИИ76 ДИ80 Д82 Д87 Д97 ДИИИИИИ107 DIIIIII114 DIIIIII E /Fr 17 117 df65 D77 Д80 Д97 Д99 ДИИ103 ДИИ 108 ДИИ114 ДИИ Е конец %%EndProlog %%BeginSetup %%Особенность: *Разрешение 600 точек на дюйм Начало TeXDict %%EndSetup %%Страница: 1 1 1 0 bop 1003 450 a Fr(P)l(arsing)45 b(Algorithms)h(and)f(Metrics)1525 677 г Fq(Josh)m(ua)38 b(Go)s(o)s(dman)1542 793 г Fp(Harv)-5 б (ард) 32 б (Университет) м (эрсит) м (г) 1660 909 г (33) г (Оксфорд) ч (Сент-Луис))1469 1025 y(Cam)m(мост,)f(MA)h(02138)1379 1142 y(go)s(o)s([email protected])-5 b(ard.edu)723 1433 г Fq(Abstract)166 1631 г Fo(Man)n(y)26 b(di\013eren)n(t)h(метрика)g(существует)f(for)h(ev)-5 b(вычисление)166 1731 г(разбор)42 б(результаты,)47 б(в том числе)с(Витерби,)48 b(Cross-)166 1831 y(ing)28 b(Brac)n(k)n(ets)f(Rate,)i(Zero)e(Crossing)g (Brac)n(k)n(ets)166 1930 y(Rate,)39 b(and)e(sev)n(eral)e(др.)65 b(Ho)n(w)n(ev)n(er,)37 b(большинство)166 2030 y(разбор)j(алгоритмы,)j (включая)f(the)g(Viterbi)166 2129 y(алгоритм,)f(попытка)f(to)f (оптимизировать)h(тот же)g(то же самое)166 2229 y(метрика,)h(а именно)d(тот)h(вероятность)n (y)f(of)g(получение)166 2329 y(the)53 b(правильно)f(lab)r(elled)h(tree.)113 b(By)52 b(c)n(ho)r(osing)166 2428 y(a)e(разбор)f(алгоритм)g (соответствует)g(for)h(the)166 2528 y(ev)-5 b(aluation)31 b(метрика)h(b)r(etter)f(p)r(производительность)f(can)166 2628 y(b)r(e)44 b(ac)n(hiev)n(ed.)84 b(W)-7 b(e)44 b(присутствует)n(t)f(t)n(w) нет) g(new)h(algo-)166 2727 y(rithms:)53 b(the)36 b(\\Lab)r(elled)g(Recall)f (Алгоритм,")166 2827 y(whic)n(h)54 b(максимизирует)f(the)h(exp)r(fected)g (Лаборатория)р(эллед)166 2926 г(Отзыв)49 б(Скорость,)54 б(и)49 b(the)h(\\Brac)n(k)n(eted)c(Recall)166 3026 y(Algorithm,")d(whic)n(h)e (максимизирует)f(the)h(Brac)n(k-)166 3126 y(eted)49 b(Recall)g(Rate.)101 b(Exp)r(erimen)n(tal)49 b(результаты)166 3225 y(are)41 b(giv)n(en,)k(sho)n (крыло)c(то)i(то)f(t)n(w)n(o)g(new)g(al-)166 3325 y(gorithms)31 b(ha)n(v)n(e)g(impro)n(v)n(ed)f(p)r(производительность)h(o)n(v)n(er)166 3425 y(the)26 b(Viterbi)g(алгоритм)f(on)g(man)n(y)h(критерии,)f(es-) 166 3524 y(p)r(ecially)i(the)h(one)f(которые)h(они)g(оптимизируют.)0 3796 г Fq(1)112 б(In)m(tro)s(duction)0 3954 г Fo(In)29 б (основанный на корпусе) е (приближенный) n (он) f (к) j (разбор) f (один) g (есть) h (данный) n (en) 0 4053 y(a)i(treebank)f(\(a)h(коллекция)f(of)h(текст)h(аннотированный)e(с)i (the)0 4153 y(\\correct")46 b(разбор)h(дерево\))h(и)g(попытки)g(к)g (\014nd)h(algo-)0 4252 y(rithms)19 b(that,)i(giv)n(en)d(unlab)r(elled)h (текст)h(из)e(the)i(treebank,)0 4352 y(pro)r(duce)29 b(as)g(аналогично)f(a)h(разбирать)f(as)h(p)r(возможно)g(to)g(the)h(one)f(in)0 4452 y(the)f(treebank.)83 4553 y(V)-7 b(arious)43 b(metho)r(ds)h(can)f (b)r(e)h(используется)g(for)f(\014nding)h(эти)0 4653 y(parses.)67 b(Некоторые)37 b(из)h(самые)g(самые)g(общие)g(in)n(v)n(olv)n(e)e(induc-)0 4752 y(ing)24 b(вероятностный)e(Con)n(text-F)-7 b(ree)23 b(Grammars)f(\(PCF)n(Gs\),)0 4852 y(and)27 b(then)h(parsing)e(with)i (an)f(алгоритм)f(suc)n(h)h(as)f(the)i(La-)0 4952 y(b)r(elled)40 b(T)-7 b(ree)38 b(\(Viterbi\))j(алгоритм)g(whic)n(h)f(максимизирует)0 5051 y(the)e(вероятность)n(y)e(что)h(the)h(output)g(of)f(the)h(parser)d (\(the)0 5151 y(\\угадал")22 b(дерево\))i(is)g(the)h(one)f(the)g(the)h (PCF)n(G)e(pro)r(выведенный.)p 0 5232 499 4 v 104 5285 а Fn(0)138 5317 г Fm(Cop)n(yrigh)n(t)523 5315 г(c)502 5317 г Fl(\015)o Fm(1996)30 b(b)n(y)e(the)g(Asso)r(ciation)i(for)f(Computa-)0 5400 y(tional)e(Лингвистика)2025 1433 y Fo(This)19 b(неявно)h (предполагает)f(что)g(то)h(индуцированный)g(PCF)n(G)e(do)r(es)2025 1533 y(a)27 b(go)r(o)r(d)g(job)h(mo)r(deling)f(the)h(corpus.)2108 1672 y(там)34 b(are)f(man)n(y)h(di\013eren)n(t)g(w)n(a)n(ys)f(to)h (эв)-5 б(алюат)34 б(эт)2025 1772 г(парс.)92 б(эт)46 b(наиболее)g(распространенный)g(включает)g(the)h(лаборатория)r(elled)2025 1872 y(T)-7 b(ree)32 b(Rate)h(\(также)f(называется)h(the)g(Viterbi)g(Criterion)f (или)g(Ex-)2025 1971 y(act)k(Matc)n(h)g(Rate\),)i(Consisten)n(t)e(Brac)n (k)n(ets)e(Recall)i(Rate)2025 2071 y(\(также)43 b(называется)h(the)g (Пересечение)f(Brac)n(k)n(ets)f(Rate\),)48 b(Consis-)2025 2170 y(десять)n(t)26 b(Brac)n(k)n(ets)d(T)-7 b(ree)25 b(Rate)h(\(также)e (называется)i(the)g(Zero)e(Cross-)2025 2270 y(ing)33 b(Brac)n(k)n(ets)e (Скорость\),)k(и)e(Точность)f(и)h(Отзыв.)54 б(Де-)2025 2370 й(вопреки)26 б(в)г(в)-5 б(ариет)н(й)25 б(в)ч(ев)-5 b(оценка)25 b(метрика)h(почти)f(все)h(повторно)2025 2469 y(поиск)n(ее)19 b(использовать)i(алгоритмы)e(которые)i(максимизировать)g(p)r (производительность)2025 2569 г(на)33 б(те)г(Лаборатория)р(эллед)г(Т)-7 b(ree)33 b(Rate,)h(ev)n(en)f(in)g(домены)g(где)2025 2669 y(они)28 b(являются)e(ev)-5 b(оценивают)27 b(используют)h(другие)f(критерии.) 2108 2808 y(W)-7 b(e)31 b(prop)r(ose)f(that)h(b)n(y)f(creating)f (алгоритмы)ч(та)ч(оп-)2025 2908 у(тимиз)45 б(эт)г(эв)-5 б(оценка)43 б(критерий)48 б(скорее)43 б(чем)я(некоторые)2025 3008 г(связанные)59 б(критерий,)66 б(улучшение)n(v)n(ed)58 b(p)r(производительность)h(can)g(b)r(e)2025 3107 y(ac)n(hiev)n(ed.)2108 3247 y(In)44 b(Section)f(2,)k(w)n(e)c(de\014ne)h(наибольшая)f(of)h(the)g(ev) -5 b(оценка)2025 3346 y(метрика)29 b(используется)h(in)g(this)g(pap)r(er)f (и)h(обсудить)f(предыдущий)g(ap-)2025 3446 y(proac)n(hes.)69 b(Тогда)42 b(в)d(Раздел)g(3,)j(w)n(e)c(обсудить)h(the)g(La-)2025 3546 y(b)r(elled)25b(Вспомнить)f(Алгоритм,)h(a)g(новый)f(алгоритм)g(тот) h(max-)2025 3645 y(imizes)i(p)r(производительность)f(on)h(the)h(Lab)r(eled)f (Вспомнить)g(Оценка.)37 b(In)2025 3745 y(Раздел)k(4,)j(w)n(e)c(обсудить)h (другой)f(новый)h(алгоритм)i(the)2025 3845 y(Brac)n(k)n(eted)23 b(Вспомнить)h(Алгоритм)g(который)h(максимизирует)f(p)r(erfor-)2025 3944 y(mance)f(on)h(the)g(Brac)n(k)n(eted)e(Recall)h(Rate)h(\(близко)f (связанные) 2025 4044 г (к) г () ч (состояние) п (т) г (брак) п (к) п (этс) д (Вспомнить)i(Ставка\).)36 б(наконец)-7 б(,)24 б(ж)н(д)2025 4144 y(giv)n(e)39b(exp)r(erimen)n(tal)g(результаты)g(in)h(Раздел)g(5)g (используя)f(эти)2025 4243 y(t)n(w)n(o)g(алгоритмы)f(in)i(соответствующие)d (домены,)42 б(и)е(ком-)2025 4343 у(пара)22 б(их)я(к)ф(эт)г(лаборатория)г (elled)g(T)-7 b(ree)23 b(\(Viterbi\))g(Алгоритм,)2025 4442 y(sho)n(wing)39b(that)h(eac)n(h)f(алгоритм)g(вообще)f(w)n (оркс)ч(б)г(оценка)2025 4542 г(когда)28 б(эв)-5 б(оценено)27 b(по)g(критерию)h(критерию)f(который)h(он)g(оптимизирует.) 2025 4856 г Fq(2)112 б(Ev)-6 б(оценка)36 б(метрика)2025 5101 y Fo(In)28 b(this)g(section,)f(w)n(e)h(\014rst)f(de\014ne)h(основной) g(terms)f(and)h(sym-)2025 5201 y(b)r(ols.)54 б(Далее)36 b(w)n(e)d(de\014ne)h(the)g(di\013eren)n(t)f(метрики)g(используемые)h(in)2025 5300 y(ev)-5 b(оценка.)66 b(наконец)-7 b(,)40 b(w)n(e)d(обсудить)h (the)f(relationship)g(of)2025 5400 y(these)28 b(metrics)f(to)g(parsing) g(алгоритмы.)p epop %%Страница: 2 2 2 1 bop 0 83 a Fk(2.1)94 b(Basic)32 b(De\014nitions)0 215 y Fo(Let)27 b Fj(w)207 227 y Fi(a)275 215 y Fo(обозначает)h(w)n(ord)e Fj(a)h Fo(of)g(the)h(sen)n(tence)f(under)g(consid-)0 315 г(эр.)38 б(Let)29 б Fj(w)527 284 г Fi(b)525 335 г(а)594 315 г Fo(обозначает)f Fj(w)921 327 г Fi(a)962 315 лет Fj(w)1021 327 лет Fi(a)p Fh(+1)1146 315 лет Fj(:::w)1274 327 лет Fi(b)p Fg(\000)p Fh(1)1393 315 лет Fj(w)1452 327 y Fi(b)1485 315 y Fo(;)h(in)g(partic-)0 414 y(ular)i(let)g Fj(w)359 384 y Fi(n)357 435 y Fh(1)437 414 y Fo(обозначает)g(the)h(en)n (шина)e(последовательность)h(из)h(терминалов)0 514 y(\(w)n(ords\))27 b(in)h(the)g(sen)n(tence)f(under)g(рассмотрение.)83 616 y(In)21 b(это)g(pap)r(er)g(w)n(e)g(предположим)f(все)h(угадал)f(анализ) g(деревья)g(являются)0 715 y(бинарные)j(ветки)n(hing.)34 b(Let)24 b(a)g(parse)f(tree)g(T)h(b)r(e)g(de\014ned)g(as)f(a)0 815 y(множество)j(из)h(троек)f(\()p Fj(s;)14 b(t;)g(X)7 b Fo(\)|где)26 b Fj(s)g Fo(обозначает)g(the)h(p)r(позиция)0 914 y(of)37 b(the)h(\014rst)e(sym)n(b)r(ol)h(in)g(a)g(constituen)n(t,)j Fj(t)d Fo(обозначает)g(the)0 1014 y(p)r(position)28 b(of)g(the)g(последний)f (sym)n(b)r(ol,)h(and)g Fj(X)34 b Fo(представляет)n(ts)26 b(a)i(ter-)0 1114 y(minal)20 b(or)e(non)n(terminal)h(sym)n(b)r (ol|совещание)g(the)h(follo)n(wing)0 1213 y(three)27 b(requiremen)n(ts:) 83 1385 y Ff(\017)41 b Fo(The)33 b(sen)n(tence)g(w)n(as)f(generated)g (b)n(y)h(the)h(start)f(sym-)166 1485 y(b)r(ol,)28 b Fj(S)5 б Фо(.)36 b(F)-7 b(обычно)g(,)27 b(\(1)p Fj(;)14 b(n;)g(S)5 b Fo(\))23 b Ff(2)g Fj(T)12 b Fo(.)83 1659 y Ff(\017)41 b Fo(Ev)n(ery)25 b(w)n(ord)h(in)h(the)g(sens)n(tence)f(is)h(in)g(the)g (анализ)e(дерево.)166 1759 y(F)-7 b(обычно)g(,)24 b(for)f(ev)n(ery)f Fj(s)h Fo(b)r(et)n(w)n(een)h(1)f(and)h Fj(n)f Fo(the)h(тройка)166 1858 г(\()p Fj(s;)14 b(s;)g(w)409 1870 г Fi(s)445 1858 y Fo(\))23 b Ff(2)h Fj(T)12 b Fo(.)83 2032 y Ff(\017)41 b Fo(The)j(tree)g(is)g(binary)g(branch)n(hing)f(and)h(consisten)n(t.)166 2132 y(F)-7 b(обычно)g(,)25b(for)f(ev)n(ery)g(\()p Fj(s;)14 b(t;)g(X)7 b Fo(\))24 b(in)i Fj(T)12 b Fo(,)24 b Fj(s)f Ff(6)p Fo(=)g Fj(t)p Fo(,)i(есть)g(есть)166 2232 y(точно)g(один)g Fj(r)n(;)14 b(Y)5 b(;)26 b Fo(и)g Fj(Z)31 b Fo(suc)n(h)25 b(that)h Fj(s)d Ff(\024)g Fj(r)j()g Fo(2\))d(as)h (в)г(\014рисунок)f(3.)34 б(В)0 5096 y(результат)22 b(деревья)g(w)n(ere)g(обработанный)g(as)g(the)h (\\Правильно")d(деревья)i(in)0 5196 y(the)29 b(ev)-5 b(оценка.)41 b(только)29 b(деревья)f(с)i(fort)n(y)e(или)g(несколько)n(er)h(sym-)0 5296 y(b)r(ols)e(w)n(ere)g(used)h(in)f(this)h(exp)r(erimen)n(t.)83 5400 y(A)23 b(грамматика)e(w)n(as)g(тогда)j(индуцированный)f(in)g(a)f(прямой)n (tforw)n(ard)2432 228 y(X)2175 363 y Fd(\020)2258 335 у(\020)2341 307 у(\020)2380 294 у(\020)2367 363 у(\000)2380 350 лет(\000)2476 363 года(@)2463 350 лет(@)2668 363 года(P)2585 335 лет(P)2502 307 лет(P)2463 294 года(P)2144 432 года Fo(A)131 b(B)i(C)d(D)2855 331 y(b)r(ecomes)3386 70 y(X)3271 181 y Fd(\010)3334 149 y(\010)3480 181 y(H)3417 149 y(H)3240 251 г Fo(A)c(X)p 3495 251 25 4 v 30 w(Con)n(t)3431 351 y Fd(\010)3480 327 y(\010)3612 351 y(H)3563 327 y(H)3402 421 г Fo(B)99 b(X)p 3627 421 V 30 w(Con)n(t)3599 521 y Fd(\010)3612 515 y(\010)3708 521 y(H)3695 515 y(H)3569 591 г Fo(C)130 б(D)2025 770 г(Рисунок)52 б(3:)87 б(Con)n(v)n(ersion)51 b(of)i(Pro)r(дукции)e(to)i(Binary)2025 870 y(Branc)n(hing)p 2065 1038 1795 4 В 2063 1137 4 100 В 2474 1137 В 2491 1137 В 2931 1108 а(отзыв)р 3202 1137 В 497 w(T)-7 б(отзыв)р 3858 1137 В 2065 1141 1795 4 В 2065 1157 В 2063 1257 4 100 в 2115 1227 а(брак)н(к)н(етс)п 2474 1257 в 2491 1257 В 114 w(Brac)n(k)n(eted)26 b(Recall)p 3202 1257 V 99 w(\(NP-Complete\))p 3858 1257 V 2065 1260 1795 4 v 2063 1360 4 100 v 2115 1330 a(лаб)r(элс)p 2474 1360 V 2491 1360 V 245 w(Lab)r(eled)i(Recall)p 3202 1360 V 161 w(Lab)r(eled)g(T)-7 b(ree)p 3858 1360 V 2065 1363 1795 4 v 2087 1554 a(T)g(способен)28 b(3:)36 b(Метрики)27 б(и)h(Соответствие)r(соответствие)d(Алгоритмы)2025 1827 y(w)n(a)n(y)e(из)g (эти)h(деревья)h(просто)f(b)n(y)f(давая)g(one)h(count)n(t)g(for)2025 1926 y(eac)n(h)j(наблюдать)n(ed)g(pro)r(duction.)37 б(Нет)28 b(smo)r(что-то)f(w)n(as)g(сделано.)2025 2026 y(Там)k(w)n(ere)f(1805)f (sen)n(время)h(and)h(38610)e(non)n(терминалы)2025 2125 y(in)f(the)g(test)g(data.)2025 2291 y Fk(5.2.2)94 b(Результаты)2108 2415 y Fo(T)-7 b(able)21 b(2)g(sho)n(ws)f(the)h(results)g(of)g(running) g(все)g(три)g(алго-)2025 2515 y(ритмы,)31 b(ev)-5 b(оценка)29 b(против)g(\014v)n(e)g(критерии.)43 b(уведомление)30 б(то)2025 2615 г(для)21 б(еас)п(ч)г(алгоритм,)г(для)г(в)ч (критерий)f(что)g(оно)h(оптимизирует)2025 2714 y(оно)30 b(is)g(the)g(b)r(est)g(algorithm.)43 б(Это)29 б(это)я(это)ж(Лаборатория)г (elled)g(T)-7 b(ree)2025 2814 y(алгоритм)38 b(is)g(the)g(b)r(est)h (для)e(the)i(Lab)r(elled)f(T)-7 b(ree)37 b(Rate,)2025 2914 y(the)k(Lab)r(elled)f(Recall)f(Algorithm)h(is)g(the)h(b)r(est)f (for)g(the)2025 3013 y(Lab)r(elled)29 b(Recall)g(Rate,)g(and)g(the)g (Brac)n(k)n(eted)e(Recall)i(Al-)2025 3113 y(gorithm)e(is)g(the)h(b)r (est)g(for)f(the)h(Brac)n(k)n(eted)e(Recall)h(Rate.)2025 3313 г Fq(6)112 б(Выводы)37 б(и)h(F)-9 б(в)38 b(W)-9 b(ork)2025 3503 y Fo(Matc)n(hing)36 b(parsing)f(algorithms)g(to) h(ev)-5 b(оценка)36 b(критерии)2025 3603 y(is)45 b(a)f(p)r(o)n(w)n (erful)h(tec)n(hnique)f(что)i(can)e(b)r(e)h(используется)g(to)g(im-)2025 3703 y(pro)n(v)n(e)29 b(p)r(производительность.)47 б(В)31 б(частное,)г(в) g(Lab)r(elled)g(Re-)2025 3802 y(call)f(Algorithm)f(can)h(impro)n(v)n(e) e(p)r(производительность)h(v)n(ersus)g(the)2025 3902 y(Lab)r(elled)35 b(T)-7 b(ree)35 b(алгоритм)g(on)g(the)h(Consisten)n(t)f(Brac)n(k-)2025 4001 y(ets,)f(Lab)r(elled)e(Recall,)h(and)g(Brac)n(k)n(eted)d(Recall)i (критерии.)2025 4101 y(Аналогично)-7 b(,)28 b(the)h(Brac)n(k)n(eted)d (Отзыв)i(Алгоритм)g(улучшение)n(v)n(es)2025 4201 y(p)r(производительность)40 b(\(v)n(ersus)f(Lab)r(elled)i(T)-7 b(ree\))40 b(on)h(Consisten)n(t)2025 4300 y(Brac)n(k)n(ets)25b(and)j(Brac)n(k)n(eted)d(Recall)i(criteria.) 36 b(Th)n(us,)27 b(эти)2025 4400 y(алгоритмы)45 b(impro)n(v)n(e)g(p) r(производительность)g(не)h(только)g(on)g(the)2025 4500 y(measures)34 b(что)i(они)g(w)n(ere)f(предназначены)g(для)i(но)g(также)d(on)2025 4599 г (связанные) 27 б (критерии.) 2108 4703 г (F)-7 б (еще более) 33 б(в)ж(некоторые)г(случаи)г(эти)г(тек)п(техника)г(может)2025 4802 y(mak)n(e)37b(parsing)g(fast)h(когда)h(it)f(w)n(as)f(ранее)g (непрактично-)2025 4902 y(техн.)56 b(W)-7 b(e)34 b(ha)n(v)n(e)f(использован.)h(the) g(tec)n(hnique)g(контурный)h(in)f(this)2025 5001 y(pap)r(er)29 б (в) ч (другое) е (ш) н (орк) г (\ (Go) г (о) г (дман,) я (1996 \)) е (к) ч (е \ 016cien) п (tly)2025 5101 y(parse)f(the)i(DOP)f(mo)r(del;)i(in)e(that)h(mo)r(del,) g(the)g(только)f(до)2025 5201 y(насильно)24 b(kno)n(wn)f(алгоритм)h (whic)n(h)g(summated)h(o)n(v)n(er)e(all)h(the)2025 5300 y(p)r(возможен)37 b(deriv)-5 b(ations)37 b(w)n(as)f(a)h(slo)n(w)g(Mon)n (te)g(Carlo)f(algo-)2025 5400 y(rithm)42 b(\(Bo)r(d,)k(1993\).)77 b(Ho)n(w)n(ev)n(er,)44 b(b)n(y)d(максимизация)h(the)p eop %%Страница: 7 7 7 6 боп 0 443 а 28417720 19608225 3289088 3289088 26970521 19866091 startTexFig 0 443 а %%BeginDocument: pns-out29-plot.eps /gnudict 40 диктов по умолчанию начало /Цвет ложная защита /Твердое ложное определение /gnulinewidth 5.000 по умолчанию /vshift -46 защита /дл {10 мул} защ. / л.с. 31,5 защита /vpt 31,5 по умолчанию /M {moveto} связать определение /L {lineto} связать определение /R {rmoveto} связать определение /V {rlineto} связать определение /vpt2 vpt 2 мул деф /hpt2 hpt 2 мул деф /Lshow { обводка текущей точки M 0 vshift R показать } деф /Rshow { текущая точка штриха M dup stringwidth pop neg vshift R show } def /Cshow { обводка текущей точки M dup stringwidth pop -2 div vshift R show } def /DL { Color {setrgbcolor Solid {pop []} if 0 setdash } {pop pop pop Solid {pop []} if 0 setdash} ifelse } def /BL { инсульт gnulinewidth 2 mul setlinewidth } деф /AL { штрих gnulinewidth 2 div setlinewidth } деф /PL {обводка gnulinewidth setlinewidth} деф /LTb { BL [] 0 0 0 DL } по умолчанию /LTa { AL [1 dl 2 dl] 0 setdash 0 0 0 setrgbcolor } def /LT0 {PL [] 0 1 0 DL } по умолчанию /LT1 { PL [4 dl 2 dl] 0 0 1 DL } по умолчанию /LT2 { PL [2 dl 3 dl] 1 0 0 DL } по умолчанию /LT3 { PL [1 дл 1.5 DL] 1 0 1 DL } по умолчанию /LT4 { PL [5 dl 2 dl 1 dl 2 dl] 0 1 1 dl } def /LT5 { PL [4 dl 3 dl 1 dl 3 dl] 1 1 0 dl } def /LT6 { PL [2 dl 2 dl 2 dl 4 dl] 0 0 0 DL } def /LT7 { PL [2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 4 dl] 1 0,3 0 dl } def /LT8 { PL [2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 2 dl 4 dl] 0,5 0,5 0,5 dl } def /P { штрих [] 0 setdash currentlinewidth 2 div sub M 0 currentlinewidth V штрих } def /D { штрих [] 0 setdash 2 копировать vpt добавить M hpt отрицательный vpt отрицательный V hpt vpt отрицательный V hpt vpt V hpt отрицательный vpt V ход близкого пути P } деф /A { штрих [] 0 setdash vpt sub M 0 vpt2 V ход текущей точки M hpt отрицательный vpt отрицательный R hpt2 0 В ход } определение /B { штрих [] 0 setdash 2 копировать exch hpt sub exch vpt добавить M 0 vpt2 отрицательный В hpt2 0 В 0 vpt2 В hpt2, отрицательный, 0 В, ход близкого пути P } деф /C { инсульт [] 0 setdash обмен hpt sub обмен vpt добавить M hpt2 vpt2 neg V ход текущей точки M hpt2 neg 0 R hpt2 vpt2 V ход } def /T { штрих [] 0 setdash 2 копировать vpt 1.12 мул добавить M hpt отрицательный vpt -1,62 мул V л. с. 2 мул 0 В hpt neg vpt 1,62 муль V ход близкого пути P } деф /S { 2 копировать A C} def конец начало гсохранить 50 50 перевести 0,050 0,050 шкала 0 наборсерый /Helvetica findfont 140 масштабный шрифт setfont новый путь LTa 840 351 М 6129 0 В 840 351 М 0 4618 В LTb 840 351 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В 756 351 М (0) Показать 840 813 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В 756 813 М (10) Р-шоу 840 1275 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (20) Р-шоу 840 1736 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (30) Р-шоу 840 2198 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (40) Р-шоу 840 2660 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (50) Р-шоу 840 3122 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (60) Ршоу 840 3584 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (70) Ршоу 840 4045 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (80) Р-шоу 840 4507 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (90) Ршоу 840 4969 М 63 0 В 6066 0 Р -63 0 В -6150 0 Р (100) Rпоказать 840 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 840 211 М (0) Показать 1716 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (10) Показать 2591 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (20) Шоу 3467 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (30) Шоу 4342 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (40) Шоу 5218 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (50) Шоу 6093 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (60) Шоу 6969 351 М 0 63 В 0 4555 р 0–63 В 0 -4695 р (70) Шоу 840 351 М 6129 0 В 0 4618 В -6129 0 В 840 351 л 140 2660 М текущая точка gsave перевести 90 повернуть 0 0 M (Процент правильно) Cshow грестор 3904 71 М (Номер итерации) Cshow LT0 6356 1506 М (Алгоритм помеченного дерева: согласованный вызов скобок) Rshow 6440 1506 М 252 0 В 840 1777 М 88 -689 В 87 47 В 88 1243 В 87 136 В 88 271 В 87 32 В 88 109 В 87 53 В 88 167 В 88–32 В 87 11 В 88 501 В 87 528 В 88 125 В 87 105 В 88 -78 В 87 -74 В 88 6 В 88 88 В 87 74 В 88 -6 В 87 32 В 88 31 В 87 37 В 88 -6 В 87 16 В 88 -10 В 88 36 В 87 110 В 88 -11 В 87 -36 В 88 -42 В 87 -10 В 88 31 В 88 -37 В 87 37 В 88 10 В 87 -5 В 88 0 В 87 -47 В 88 26 В 87 6 В 88 -27 В 88 -20 В 87 10 В 88 16 В 87 31 В 88 -5 В 87 -32 В 88 42 В 87 -47 В 88 21 В 88 47 В 87 11 В 88 -27 В 87 21 В 88 -5 В 87 -5 В 88 36 В 87 -20 В 88 26 В 88 -16 В 87 -16 В 88 -5 В 87 -16 В 88 16 В 87 5 В 88 -21 В 87 6 В 88 0 В LT1 6356 1366 М (Алгоритм вызова в скобках: последовательный вызов скобок) Rshow 6440 1366 М 252 0 В 840 1610 М 88 1531 В 87 88 В 88 309 В 87 250 В 88 115 В 87 126 В 88 146 В 87 21 В 88 36 В 88 -10 В 87 0 В 88 10 В 87 -41 В 88 26 В 87 26 В 88 42 В 87 31 В 88 21 В 88 26 В 87 26 В 88 21 В 87 31 В 88 26 В 87 11 В 88 37 В 87 57 В 88 21 В 88 31 В 87 0 В 88 21 В 87 11 В 88 5 В 87 0 В 88 10 В 88 -5 В 87 0 В 88 10 В 87 -5 В 88 -5 В 87 0 В 88 -10 В 87 -6 В 88 0 В 88 -15 В 87 5 В 88 0 В 87 -5 В 88 -6 В 87 16 В 88 0 В 87 11 В 88 5 В 88 5 В 87 5 В 88 5 В 87 16 В 88 0 В 87 11 В 88 5 В 87 -5 В 88–32 В 88 5 В 87 0 В 88 6 В 87 0 В 88 0 В 87 -6 В 88 -5 В 87 5 В 88 -20 В LT2 6356 1226 М (Алгоритм помеченного дерева: помеченное дерево) Rshow 6440 1226 М 252 0 В 840 456 М 928 351 л 87 0 В 88 367 В 87 -210 В 88 263 В 87 105 В 88 52 В 87 -105 В 88 158 В 88 0 В 87 105 В 88 577 В 87 630 В 88 157 В 87 262 В 88 53 В 87 -53 В 88–52 В 88 157 В 87 53 В 88–53 В 87 53 В 88 0 В 87 105 В 88 157 В 87 0 В 88 105 В 88 0 В 87 158 В 88–53 В 87 0 В 88–52 В 87 0 В 88 0 В 88–158 В 87 53 В 88 0 В 87 0 В 88 52 В 87 0 В 88–52 В 87 0 В 88–53 В 88 -157 В 87 0 В 88 157 В 87 0 В 88 0 В 87 53 В 88 52 В 87 0 В 88–52 В 88 157 В 87 105 В 88 -157 В 87 105 В 88–53 В 87 0 В 88 53 В 87 -53 В 88 53 В 88 0 В 87 0 В 88 52 В 87 -52 В 88 0 В 87 52 В 88–52 В 87 0 В 88–53 В LT3 6356 1086 М (Алгоритм вызова в квадратных скобках: помеченное дерево) Rshow 6440 1086 М 252 0 В 840 351 М 88 577 В 87 105 В 88 158 В 87 210 В 88 105 В 87 104 В 88 210 В 87 105 В 88 210 В 88 158 В 87 105 В 88 157 В 87 -105 В 88 0 В 87 53 В 88 157 В 87 52 В 88 53 В 88 0 В 87 105 В 88 52 В 87 0 В 88 0 В 87 0 В 88 105 В 87 53 В 88 0 В 88 157 В 87 0 В 88 105 В 87 0 В 88 0 В 87 -52 В 88 52 В 88 0 В 87 53 В 88 0 В 87 -53 В 88 0 В 87 53 В 88 0 В 87 52 В 88 0 В 88 -157 В 87 0 В 88–53 В 87 0 В 88 53 В 87 52 В 88 53 В 87 52 В 88–52 В 88 52 В 87 105 В 88 0 В 87 0 В 88–52 В 87 0 В 88 52 В 87 0 В 88 0 В 88 0 В 87 0 В 88 53 В 87 0 В 88 0 В 87 0 В 88–53 В 87 0 В 88 0 В Инсульт грестор конец выставочная страница %%EndDocument endTexFig 458 3110 а Fo(Рисунок)27 б(2:)36 б(Лаборатория)r(эллед)28 б(Т)-7 b(ree)27 b(v)n(ersus)f(Brac)n(k)n(eted)g(Recall)h(in)h(P)n(ereira)d (и)j(Sc)n(hab)r(es)f(Grammar)p 1222 4123 2101 4 v 1221 4219 4 100 v 2108 4189 а(критерий)p 3321 4219 V 578 4222 2745 4 В 576 4322 4 100 В 1204 4322 В 1221 4322 В 1291 4292 а(Лаб)р(эл)р 1541 4322 В 161 ж(Лаб)р(эл)п 1904 4322 В 151 w(Brac)n(k)p 2266 4322 В 2283 4322 В 114 w(Cons)g(Brac)n(k)p 2802 4322 В 98 w(Cons)g(Brac)n(k)p 3321 4322 В 576 4422 В 627 4392 а(Алгоритм)p 1204 4422 V 1221 4422 V 334 w(T)-7 b(re)p 1541 4422 V 140 w(Recall)p 1904 4422 В 140 Вт (отзыв) стр. 2266 4422 В 2283 4422 В 312 w(отзыв)p 2802 4422 В 359 w(T)g(возврат)p 3321 4422 В 578 4425 2745 4 В 578 4442 В 576 4541 4 100 В 627 4511 а(лаб)р(эл)28 b(T)-7 b(ree)p 1204 4541 В 1221 4541 В 255 w Fe(4.54\045)п 1541 4541 В 106 Вт Fo(48,60\045)p 1904 4541 В 103 Вт(60,98\045)p 2266 4541 В 2283 4541 В 275 ш(66.35\045)п 2802 4541 В 259 w(12.07\045)p 3321 4541 В 578 4545 2745 4 В 576 4644 4 100 В 627 4614 а(Лаборатория)р(эл)28 б(Отзыв)р 1204 4644 В 1221 4644 В 196 Вт(3,71\045)п 1541 4644 В 98 Вт Fe(49,66\045)п 1904 4644 В 107 Вт Fo(61.34\045)p 2266 4644 В 2283 4644 В 275 ш(68.39\045)п 2802 4644 В 259 ш(11.63\045)п 3321 4644 В 578 4648 2745 4 В 576 4747 4 100 В 627 4717 a(Brac)n(k)n(et)e (Отзыв) стр 1204 4747 В 1221 4747 В 120 Вт (0.11\045)стр 1541 4747 В 145 Вт(4,51\045)п 1904 4747 В 98 Вт Fe(61,63\045)п 2266 4747 В 2283 4747 В 279 w Fo(68.17\045)p 2802 4747 В 259 w(11.19\045)p 3321 4747 В 578 4750 2745 4 В 361 4941 a(T)-7 b(able)27 b(2:)37 b(Grammar)26 b(Induced)i(b)n(y)f(Count)n (ting:)37 b(три)27 b(алгоритмы)g(Ev)-5 b(вычислено)27 b(on)g(Fiv)n(e)g(Criteria)p epop %%Страница: 8 8 8 7 bop 0 83 a Fo(Lab)r(elled)34 b(Recall)f(критерий,)i(скорее)e(чем) h(the)g(Lab)r(elled)0 183 y(T)-7 b(ree)37 b(критерий,)h(it)g(w)n(as)e (p)r(возможно)h(to)g(использовать)g(a)g(m)n(uc)n(h)g(sim-)0 282 y(pler)g(algorithm,)i(a)f(v)-5b(ariation)36b(on)i(the)g(Lab)r(elled)f (Вспомнить)0 382 y(Алгоритм.)55 б(использование)34 б(это)г(тек)п(техника,)я (вдоль)c(с)j(другое)0 482 y(оптимизации,)27 b(w)n(e)g(ac)n(hiev)n (ed)g(a)g(500)f(times)i(sp)r(edup.)83 581 y(In)44 b(будущее)g(w)n(ork)e (w)n(e)i(будет)g(sho)n(w)e(the)j(удивительно)d(re-)0 681 y(sult)d(что)g(последний)h(последний)e(элемент)n(t)i(из)e(T)-7 b(able)39 b(3,)j(максимизация)0 780 y(the)23 b(Brac)n(k)n(eted)e(T)-7 b(ree)21 b(критерий,)i(экв)-5 b(alen)n(t)22 b(to)h(maximiz-)0 880 y(ing)30 b(p)r(производительность)g(on)g(Consisten)n(t)g(Brac)n(k)n(ets)e (T)-7 b(ree)30 b(\(Zero)0 980 y(Crossing)44 b(Brac)n(k)n(ets\))g(Rate)h (in)h(the)g(binary)f(branch)n(hing)0 1079 y(case,)d(является)d(NP-полным.)72 b(F)-7 b(urthermore,)42 b(w)n(e)d(will)h(sho)n(w)0 1179 y(это)26 b(the)f(t)n(w)n(o)g(алгоритмы)f(присутствует)n(ted,)h(the)h(Lab)r (elled)f(Re-)0 1279 y(call)g(Algorithm)g(and)g(the)g(Brac)n(k)n(eted)f (Вспомнить)g(Алгоритм,)0 1378 y(are)30 b(b)r(other)i(sp)r(ecial)f(cases)f (из)i(a)f(больше)f(общий)g(алгоритм)0 1478 y(the)j(общий)f(Recall)g (Алгоритм.) 51 b(Наконец)-7 b(,)34 b(w)n(e)e(hop)r(e)g(to)0 1577 y(продлить)c(это)g(w)n(ork)e(to)h(the)h Fj(n)p Fo(-ary)e(branc)n (hing)h(case.)0 1765 г Fq(7)112 b(Ac)m(kno)m(wledgemen)m(ts)0 1919 г Fo(I)32 b(w)n(old)f(lik)n(e)g(to)h(ac)n(kno)n(wledge)e(supp)r (ort)h(from)h(National)0 2018 y(Science)51 b(F)-7 b(oundation)51 b(Gran)n(t)g(IRI-9350192,)j(National)0 2118 y(Science)43 b(F)-7 b(основание)44 b(инфраструктура)e(gran)n(t)g(CD)n(A)i(94-)0 2218 y(01024,)37 b(и)g(a)f(National)g(Science)h(F)-7 б(основание)37 б(Граду-)0 2317 у(ат)в(Студен)n(т)ч(Ф)-7 б (привет) н (wship.)54 b(I)34 b(w)n(old)f(также)f(lik)n(e)h(to)g(спасибо)0 2417 y(Стэнли)25b(Чен,)h(Эндрю)g(Келер,)f(Лилиан)g(Ли,)h(и)f (Stu-)0 2517 y(art)c(Shieb)r(er)g(for)g(полезный)h(обсуждения,)g(и)f (commen)n(ts)g(on)0 2616 y(ранее)g(черновики,)i(and)e(the)i(anon)n (ymous)d(обзор)n(ers)h(for)g(их)0 2716 y(commen)n(ts.)0 3003 г Fq(References)0 3149 г Fo(Bak)n(er,)35 b(J.K.)58 b(1979.)f(T)-7 b(rainable)33 b(грамматика)g(for)h(sp)r(eec)n(h)83 3240 y(узнавание.)k(In)29 b Fe(Pr)l(o)l(c)l(e)l(e)l(dings)i(of)g(the) г(Весна)г(Конфер-)83 3331 у(энк)л(е)36 б(оф)г(эт)г(А)л(с)л(устик)л (al)f(So)l(city)i(of)f(A)n(meric)l(a)p Fo(,)g(pages)83 3423 г (547 {550,) 24 б (Бостон,) j (Массачусетс,) ч (июнь.)0 3581 y(Bo)r(d,)34 b(Rens.)53 b(1993.)e(Использование)32 b(an)h(аннотированный)f(корпус)g(as)g(a)83 3672 y(sto)r(c)n(hastic)i(grammar.)57 b(In)35 b Fe(Pr)l(o)l(c)l(e)l(e)l (dings)i(of)h(the)e(Sixth)83 3763 y(Confer)l(enc)l(e)d(of)g(the)f(Eur)l (op)l(e)l(an)g(Chapter)h(of)g(the)f(A)n(CL)p Fo(,)83 3855 г(стр.)26 б(37{44.)0 4013 г(Брилл)д(Эрик.)34 б(1993.)ж Fe(A)25 b(Корпус-Основа)l(d)i(Appr)l(o)l(ach)g(to)e(L)l(an-)83 4104 y(guage)j(L)l(e)l(arning)p Fo(.)36 b(Ph.D.)24 b(thesis,)i(Univ)n (ersit)n(y)d(of)i(P)n(enn-)83 4195 y(sylv)-5 b(ania.)0 4353 y(Go)r(o)r(dman,)41 b(Josh)n(ua.)66 b(1996.)h(E\016cien)n(t)38 б(алгоритмы)f(for)83 4445 y(разбор)i(the)i(DOP)f(mo)r(del.)75 b(In)41 b Fe(Pr)l(o)l(c)l(e)l(e)l(dings)h(of)h(the)83 4536 y(Confer)l(enc)l(e)25b(on)g(Empiric)l(al)h(Metho)l(ds)g(in)e (Natur)l(al)g(L)l(an-)83 4627 y(guage)32 b(Pr)l(o)l(c)l(essing)p Fo(,)g(страницы)d(143{152,)e(Ma)n(y)-7 b(.)43 b(Av)-5 b(невозможно)83 4719 y(as)27 b(cmp-lg/9604008.)0 4877 y(Lari,)34 b(K.)g(and)g(S.J.)f(Y) -7 б(молод.)55 б(1990г.)ж(В)34 б(оценка)ж(из)83 4968 y(sto)r(c)n(hastic)21 b(con)n(без текста)f(грамматика)f(используя)i(the)h (внутри-)83 5059 y(снаружи)45 b(алгоритм.)87 б Fe(Компьютер)46 б(Sp)l(e)l(e)l(ch)g(and)g(L)l(an-)83 5151 y(guage)p Fo(,)28 б(4:35{56.)0 5309 у(Магерман,)в(Да)н(вид.)35 б(1994.)ж Fe(Natur)l(al)27 b(L)l(язык)h(Разбор)83 5400 y(as)38 b(Статистика)l(al)g(Модель)f(R)l(e)l(c)l(o)l(gnition)p Fo(.)62 b(Ph.D.)36 b(thesis,)2108 83 y(Stanford)e(Univ)n(ersit)n(y)f (Унив)n(ersit)n(y)-7 b(,)35 b(F)-7 b(ebruary)g(.)55 b(Av)-5 б(аил-)2108 174 г(в состоянии)27 б(ас)г(cmp-lg/9405009.)2025 332 y(Magerman,)f(D.M.)j(and)e(C.)h(W)-7b(eir.)37b(1992.)f (E\016ciency)-7 b(,)27 b(ro-)2108 423 y(busness,)h(and)f(точность)f (in)i(pic)n(ky)f(c)n(hart)f(parsing.)36 б(В)2108 515 y Fe(Pr)l(o)l(c)l(e)l(e)l(dings)31 b(of)g(the)f(Asso)l(ciation)h(for)g (Вычислительный)2108 606 г(Лингвистика)p Fo(.)37 b(Av)-5 б(недоступен)28 б(ас)f(cmp-lg/9405006.

    admin

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.