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  • 运行使用jupyter,pycharm均可,基于python3, 算法是由计算导论课本上的证明步骤得来的,欢迎参考留言
  • 一、乔姆斯基范式、 二、上下文无关语法转为乔姆斯基范式步骤、 三、上下文无关语法转为乔姆斯基范式示例1、 四、上下文无关语法转为乔姆斯基范式示例 2



    参考博客 :





    一、乔姆斯基范式



    1 . Chomsky 范式 : 上下文无关语法中的任何规则都是如下 格式 ;

    ① 单个变元到 2 2 2 个变元 A → B C \rm A \to BC ABC : A A A 是 变元 , B , C \rm B,C B,C 也是变元 ;

    ② 单个变元到常元 A → a \rm A \to a Aa : A \rm A A 是 变元 , a \rm a a 是常元 , A \rm A A 可以被终端字符替换 ;

    B , C \rm B ,C B,C 变元要求 : B , C \rm B, C B,C 变元一定不能是开始变元 ;

    S → ε \rm S \to \varepsilon Sε : S \rm S S 开始变元可以为空 ;

    不能出现 变 元 → 变 元 \rm 变元 \to 变元 单个变元 到 单个变元不允许出现 ;


    2 . S → ε \rm S \to \varepsilon Sε 规则 说明 :

    ① 语言包含空字符串 : 如果上下文无关语法包含空字符串时 , 一定 需要 S → ε \rm S \to \varepsilon Sε 规则 ;

    ② 语言不包含空字符串 : 如果上下文无关语法不包含空字符串时 , 一定 不需要 S → ε \rm S \to \varepsilon Sε 规则 ;

    ③ 规则总结 : 该规则决定 上下文无关语法 所生成的语言 是否包含 空字符串 ; 如果包含 , 必须要这个规则 ; 如果不包含 , 空字符串一定不要这个规则 ;





    二、上下文无关语法转为乔姆斯基范式步骤



    上下文无关语法转为乔姆斯基范式步骤 :


    1 . 添加开始变元及规则 : 添加一个新的 开始变元 S 0 \rm S_0 S0 , 以及配套的规则 S 0 → S \rm S_0 \to S S0S , S \rm S S 是旧的开始变元 ;

    ① 目的 : 添加开始变元的目的是 开始变元 永远出现在左边 ;

    ② Chomsky 范式 中 , 开始变元始终在规则的左边 , 不允许开始变元在规则的右侧 ;

    ③ 对应 Chomsky 范式 规则 : A → B C \rm A \to BC ABC 规则 , A \rm A A 是 变元 , B , C \rm B,C B,C 也是变元 , 并且 B , C \rm B,C B,C 不允许是开始变元 ;


    2 . 消除所有的 ε \varepsilon ε 规则 : 消除所有 从 变元 到 空字符 的规则 ;


    3 . 消除所有的 A → B \rm A \to B AB 规则 : 消除所有 从 单个变元 到 单个变元的 单条规则 , 允许从 单个变元 到 多个变元或常元 ; 如 : A → B \rm A \to B AB 是需要删除的 , A → B S \rm A \to BS ABS 可以保留 ;


    4 . 添加变元 : A → B C D \rm A \to BCD ABCD 规则 , 转为 A → E D \rm A \to ED AED 规则 , 添加变元 E → B C \rm E \to BC EBC ;





    三、上下文无关语法转为乔姆斯基范式示例1



    将 上下文无关语法 转为 Chomsky 范式 :

    • S → A S A ∣ a B \rm S \to ASA | aB SASAaB
    • A → B ∣ S \rm A \to B|S ABS
    • B → b ∣ ε \rm B \to b|\varepsilon Bbε

    1 . 添加新的开始变元 : S 0 \rm S_0 S0 ;

    • S 0 → S \rm S_0 \to S S0S
    • S → A S A ∣ a B \rm S \to ASA | aB SASAaB
    • A → B ∣ S \rm A \to B|S ABS
    • B → b ∣ ε \rm B \to b|\varepsilon Bbε

    2 . 消除 B → ε \rm B \to \varepsilon Bε 规则 : 根据消除前后等价原则 , 重新构造含有 B \rm B B 的规则 ; 消除 B → ε \rm B \to \varepsilon Bε , 即在对应的含有 B \rm B B 的规则中添加 B \rm B B 为空的情况 , a B \rm aB aB 如果 B \rm B B 为空就是 a \rm a a , B \rm B B 如果 B \rm B B 为空就是 ε \rm \varepsilon ε ;

    • S 0 → S \rm S_0 \to S S0S
    • S → A S A ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | aB | a SASAaBa
    • A → B ∣ ε ∣ S \rm A \to B| \varepsilon |S ABεS
    • B → b \rm B \to b Bb

    3 . 消除 A → ε \rm A \to \varepsilon Aε 规则 : 根据消除前后等价原则 , 重新构造含有 A \rm A A 的规则 ; 消除 A → ε \rm A \to \varepsilon Aε , 即在对应的含有 A \rm A A 的规则中添加 A \rm A A 为空的情况 , A S A \rm ASA ASA 如果 A \rm A A 为空就产生 S , A S , S A \rm S , AS, SA S,AS,SA 三种 ( 考虑不同 A \rm A A 为空的情况 ) ;

    • S 0 → S \rm S_0 \to S S0S
    • S → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | AS | SA | aB | a SASAASSAaBa
    • A → B ∣ S \rm A \to B| S ABS
    • B → b \rm B \to b Bb

    4 . 消除 A → B \rm A \to B AB 规则 : B \rm B B 出现在左边的情况 , 发现有 B → b \rm B \to b Bb 规则 , 直接使用 A → b \rm A \to b Ab 替换 A → B \rm A \to B AB 规则 ; ( 注意 : B → b \rm B \to b Bb 规则 不变 )

    • S 0 → S \rm S_0 \to S S0S
    • S → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | AS | SA | S | aB | a SASAASSASaBa
    • A → b ∣ S \rm A \to b | S AbS
    • B → b \rm B \to b Bb

    5 . 消除 S 0 → S \rm S_0 \to S S0S 规则 : S \rm S S 出现在左边的情况 , 发现有 S → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | AS | SA | S | aB | a SASAASSASaBa , 使用 S 0 → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S_0 \to ASA | AS | SA | S | aB | a S0ASAASSASaBa , 替换 S 0 → S \rm S_0 \to S S0S ; ( 注意 : S → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | AS | SA | S | aB | a SASAASSASaBa 规则不变 )

    • S 0 → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S_0 \to ASA | AS | SA | S | aB | a S0ASAASSASaBa
    • S → A S A ∣ A S ∣ S A ∣ a B ∣ a \rm S \to ASA | AS | SA | aB | a SASAASSAaBa
    • A → b ∣ A S A ∣ A S ∣ S A ∣ a B ∣ a \rm A \to b | ASA | AS | SA | aB | a AbASAASSAaBa
    • B → b \rm B \to b Bb

    6 . 添加变元 : 添加新规则 R → S A \rm R \to SA RSA ;

    • S 0 → A R ∣ A S ∣ S A ∣ S ∣ a B ∣ a \rm S_0 \to AR | AS | SA | S | aB | a S0ARASSASaBa
    • S → A R ∣ A S ∣ S A ∣ a B ∣ a \rm S \to AR | AS | SA | aB | a SARASSAaBa
    • A → b ∣ A R ∣ A S ∣ S A ∣ a B ∣ a \rm A \to b | AR | AS | SA | aB | a AbARASSAaBa
    • R → S A \rm R \to SA RSA
    • B → b \rm B \to b Bb




    四、上下文无关语法转为乔姆斯基范式示例 2



    将 上下文无关语法转为 Chomsky 范式 :

    • A → B A B ∣ B ∣ ε \rm A \to BAB | B | \varepsilon ABABBε
    • B → 00 ∣ ε \rm B \to 00 | \varepsilon B00ε

    1 . 添加新的开始变元 : S 0 \rm S_0 S0 ;

    • S 0 → A \rm S_0 \to A S0A
    • A → B A B ∣ B ∣ ε \rm A \to BAB | B | \varepsilon ABABBε
    • B → 00 ∣ ε \rm B \to 00 | \varepsilon B00ε

    2 . 消除 B → ε \rm B \to \varepsilon Bε 规则 : 根据消除前后等价原则 , 重新构造含有 B \rm B B 的规则 , 即添加使用 ε \varepsilon ε 替换 B \rm B B 的各种情况 , 如 : B A B \rm BAB BAB , 替换 1 1 1 B \rm B B 两种情况 , 替换 2 2 2 B \rm B B 一种情况 ;

    • S 0 → A \rm S_0 \to A S0A
    • A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ B ∣ ε \rm A \to BAB | BA | AB | A | B | \varepsilon ABABBAABABε
    • B → 00 \rm B \to 00 B00

    3 . 消除 A → ε \rm A \to \varepsilon Aε 规则 : 根据消除前后等价原则 , 重新构造含有 A \rm A A 的规则 , 如 : B A B \rm BAB BAB 如果 A \rm A A 为空 就是 B B \rm BB BB , A B \rm AB AB 如果 A \rm A A 为空 , 多出一个 B \rm B B ;

    • S 0 → A \rm S_0 \to A S0A
    • A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ B ∣ B B \rm A \to BAB | BA | AB | A | B | BB ABABBAABABBB
    • B → 00 \rm B \to 00 B00

    4 . 消除 A → B \rm A \to B AB 规则 : B \rm B B 出现在左边的情况 , 发现有 B → 00 \rm B \to 00 B00 规则 , 直接使用 A → 00 \rm A \to 00 A00 规则 替换 A → B \rm A \to B AB 规则 ; ( 注意 : B → 00 \rm B \to 00 B00 规则 不变 )

    • S 0 → A \rm S_0 \to A S0A
    • A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm A \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB ABABBAABA00BB
    • B → 00 \rm B \to 00 B00

    5 . 消除 S 0 → A \rm S_0 \to A S0A 规则 : A \rm A A 出现在左边的情况 , 发现有 A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm A \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB ABABBAABA00BB 规则 , 直接使用 S 0 → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm S_0 \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB S0BABBAABA00BB 规则 替换 S 0 → A \rm S_0 \to A S0A 规则 ; ( 注意 A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm A \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB ABABBAABA00BB 规则 规则不变 )

    • S 0 → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm S_0 \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB S0BABBAABA00BB
    • A → B A B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm A \to BAB | BA | AB | A | 00 | BB ABABBAABA00BB
    • B → 00 \rm B \to 00 B00

    6 . 添加变元 : 添加新规则 R → B A \rm R \to BA RBA ; 目的是使用 2 2 2 个变元的规则替换 3 3 3 个变元的规则 ;

    • S 0 → R B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm S_0 \to RB | BA | AB | A | 00 | BB S0RBBAABA00BB
    • A → R B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ 00 ∣ B B \rm A \to RB | BA | AB | A | 00 | BB ARBBAABA00BB
    • B → 00 \rm B \to 00 B00
    • R → B A \rm R \to BA RBA

    7 . 添加变元 : 添加新规则 C → 0 \rm C \to 0 C0 ; 目的是将 B → 00 \rm B \to 00 B00 中的 2 2 2 个终端字符转为两个变元 ;

    • S 0 → R B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ C C ∣ B B \rm S_0 \to RB | BA | AB | A | CC | BB S0RBBAABACCBB
    • A → R B ∣ B A ∣ A B ∣ A ∣ C C ∣ B B \rm A \to RB | BA | AB | A | CC | BB ARBBAABACCBB
    • B → C C \rm B \to CC BCC
    • R → B A \rm R \to BA RBA
    • C → 0 \rm C \to 0 C0
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  • 乔姆斯基范式

    千次阅读 2014-11-17 17:06:00
    在计算机科学中,一个形式文法是Chomsky 范式的,当且仅当所有产生规则都有如下形式: A→BC或A→ α 或S→ ε 这里的A,B和C是非终结符,α 是终结符(表示常量值的符号),S是开始符号,而 ε 是空串。还有,B和C...

    在计算机科学中,一个形式文法是 Chomsky 范式的,当且仅当所有产生规则都有如下形式:

    A →  BC 或
    A → α 或
    S → ε

    这里的 AB 和 C 是非终结符,α 是终结符(表示常量值的符号),S 是开始符号,而 ε 是空串。还有,B 和 C 都不可以是开始符号。

    所有的 Chomsky 范式的文法都是上下文无关,反过来,所有上下文无关文法都可以有效的变换成等价的 Chomsky 范式的文法。

    除了(在文法可能生成空串的时候包括的)可选规则 S → ε 是例外,Chomsky 范式的文法的所有规则都是扩张的,就是说在字符串的整个导出过程中,每个终结符和非终结符的字符串比起前面导出的字符串要么同样长度要么多出一个元素。长度 n 的字符串的导出总是精确的 2n-1 步长。

    Chomsky 范式得名于诺姆·乔姆斯基,他是发明乔姆斯基层级的美国语言学家。

    证明

    1. 长度为n个字符串需要n次A → α 的派生,因此需要n个语法变元;
    2. n个变元需要n-1次A → BC 的派生(从S开始,每次派生增加1个变元,增加n-1次);
    3. 由1.、2.得知,长度为n且满足乔姆斯基范式语法的字符串恰好需要2n-1次派生。

    进一步的,因为导出非终结符的所有规则都把一个非终结符变换成两个非终结符,基于 Chomsky 范式的文法上的一个分析树是二叉树,而这个树的高度被限制于最高为这个字符串的长度。

    由于这些性质,在语言和可计算性领域中很多证明采用了 Chomsky 范式。这些性质还产生了基于 Chomsky 范式的文法的各种有效算法;例如,判定给定字符串是否可以被使用 Chomsky 范式的给定文法生成的 CYK算法。

    转载于:https://www.cnblogs.com/javaleon/p/4103963.html

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  • 在计算机科学中,一个形式文法是 Chomsky 范式的,当且仅当所有产生规则都有如下形式: A → BC 或 A → α 或 S → ε 这里的 A, B 和 C 是非终结符,α 是终结符(表示常量值的符号),S 是开始符号,而 ε 是空串...

    在计算机科学中,一个形式文法是 Chomsky 范式的,当且仅当所有产生规则都有如下形式:
    A → BC 或
    A → α 或
    S → ε
    这里的 A, B 和 C 是非终结符,α 是终结符(表示常量值的符号),S 是开始符号,而 ε 是空串。还有,B 和 C 都不可以是开始符号。
    所有的 Chomsky 范式的文法都是上下文无关,反过来,所有上下文无关文法都可以有效的变换成等价的 Chomsky 范式的文法。
    ——来自维基百科[https://zh.wikipedia.org/wiki/乔姆斯基范式]

    CFG2CNF转换方法:
    步骤1:递归地清除空规则;
    步骤2:递归删除非终端语符集的一元规则,如A→B;
    步骤3:通过引入新的非终端语符集规则来划分多元(n>2)规则。
    在这里插入图片描述
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    例子来自《自然语言处理》课老师上课所使用的PPT。

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    乔姆斯基范式:上下文无关文法CFL,没有空串,只有以下两个产生式

    A->BC

    A->a

    这就是乔姆斯基范式或者CNF(Chomsky Normal Form)。一般随便的CFL(上下文无关文法)都可转化为CNF。

    下面先是大致了解:

    CYK算法,填表:

    这里写图片描述

    CYK算法是判断句子合法性的方法,就是上述填表的算法,通过层层合并最后变成一个。这么看的话,CYK算法也是一个自底向上的分析过程吧。

    Chart Parsing也是一种判断句子合法性的一种方法,基于图的句法分析技术,可以有效防止回溯,说白了,就是移进-规约分析,活前缀项集->活动弧,不活动弧就是规约完毕的。但是冲突怎么办呢?二义性?如果有二义性的,就把可能全部先存入队列中,它根据二义性进行分裂。子树就是一个Key,又或者说是一个完整的句柄。分层次的点,每一个句柄都拥有一个点,用来处理句柄中的句柄,或者说非终结符中的非终结符,等非终结符的终结符匹配成功了,本层非终结符的点就移到末尾了,而上一层非终结符的点只能移动一个,也就是本非终结符。

    非活动弧是规约完毕的,是正确的,放到chart中,活动弧放到agent中

    或者说白了,就是并行匹配,如果出现错误了,就删除之,什么叫出现错误呢?就是后面的符号跟文法预测的符号不一致,就没有办法进行下去了。注意这是自底向上,而eager是自顶向下。

    现在也看懂了。

    POS代表每个终结符可以代表的非终结符。

    现在大概也明白了是怎么回事:

    例如这么一个,每一个单词可以轻松确定一个非终结符

    然后在弧上画更大的弧,设定更大的非终结符,直到最后生成唯一起始符,感觉跟第一个没有什么两样。不到最

    后就是活动弧。

    区别是CYK是用单词,chart法是用词与词之间的空隙。关键是它能有一定的推导能力,不仅仅只有一个选择。CYK算法要比Chart算法要容易理解一些,其优点是:简单易行,执行效率高;但是,必须对文法进行范式化处理,且无法区分歧义。

    它们跟编译编程语言的方法的区别就是它们允许歧义。用动态规划的方法避开错误。

    然后接下来就是nltk的表示了。之所以用这个方法,是因为普通自底向上的方法非常容易产生回溯,而解决的办法莫过于动态规划了。效果会更好吧。非活动边集就是已经规约成功的,活动边集就是未完全匹配的产生式,正在活动中的。

    说白了,就是将分析过程中的中间状态全部保存下来,然后进行匹配,这样。

    先说CYK再说chart。

    句法分析的研究起始于20世纪50年代,可以粗略地分为基于规则的句法分析基于统计的句法分析两个派别。纯粹基于规则的句法分析盛行于60年代到80年代,后逐渐被基于统计的句法分析所代替。现行的句法分析算法一般同时运用基于规则与基于统计的方法,来提升计算机句法分析的速度正确率

    感觉这张图也是蛮重要的。这个说明了演化顺序,还是有收获的。

    句法分析策略指的是句法分析的过程中按照何种方式进行分析,通常采用的策略有:

    • 自顶向下分析法;
    • 自底向上分析法;
    • 左角分析法;
    • 其他策略。

    自顶向下的方法又称为基于预测的方法,也就是说,这种方法产生对后面将要出现的成分的预期,然后再通过逐步吃进待分析的字符串来验证预期。如果预期得到了证明,就说明待分析的字符串可以被分析为所预期的句法结构。如果某一个环节上出现了差错,那就要用另外的预期来替换(即回溯)。如果所有环节上所有可能的预期都被吃进的待分析字符串所“反驳”,那就说明待分析的字符串不可能是一个合法的句子,分析失败。

    自底向上的方法也叫基于规约的方法。就是说,这种方法是先逐步吃进待分析字符串,把它们从局部到整体层层规约为可能的成份。如果整个待分析字符串被规约为开始字符号S,那么分析成功。如果在某个局部证明不可能有任何从这里把整个待分析字符串规约为句子的方案,那么就需要回溯。

    左角分析法是一种自顶向下和自底向上相结合的方法。

    常见的上下文无关语法的句法分析算法有:

    • 线图分析法(Chart parsing)
    • CYK算法;
    • Earley算法;
    • Tomita算法;

    CYK算法全称为“Cocke-Younger-Kasami Algorithm”,三个人名的语法。

    任何上下文无关文法,都可以转换为只包含二叉树的乔姆斯基标准型。下边是三个方法:

    1. 对于箭头右边终端结点与非终端结点同时出现的情况,例如 X → a B,可以用添加非终端结点的方式改写为 X → A B, A → a

    2. 对于箭头右边只有一个非终端结点的情况,例如 X → A, A → a,可以用删除非终端结点的方式改写为 X → a

    3. 对于箭头右边结点多于两个的情况,例如 X → A B C,可以用添加非终端结点的方式改写为 X → A YY → B C

    可以确定的是,CYK文法必然生成一个二叉树。二叉树的中间节点必然是非终结符,叶子节点必然是终结符。那么自下而上构建一棵树,还是蛮简单的。使用填表法的话,就必然要考虑它是一棵树,每一个中间格仅仅是由两个格组成的,而这两个格恰好能覆盖所有子节点这样。

    而且你看这个表,两个格的确定也是非常好确定的,正好是互补的那种:

    这里有一个问题,那么树形图怎么获取呢?

    答案是,只要向下走,能走的,都对,因为不止一个树,这个是肯定的。普通遍历就可以,遍历分叉正好表明不止一个树。

    那么,如何实现呢?

    首先需要单词对照表,是一个map<string, vector<string>>类型的,python不常用啊,例如"red": "ADJ", "介词",不不,这个可以直接填入文法中就行。

    然后文法部分,也是map<string, vector<>>类型的,只不过变量里要不是两个的,要不是一个的。

    然后是一个输入语句,一个字符串足矣。

    然后是这个表,这个表怎么造呢?结构是list,表明它能表示的是什么,当然不止一个,当然也有可能为空。

    填完了之后开始由下向上遍历,每一个格子再循环一遍,填入list中,直到最后。

    然后回归的时候,就从右上角开始,如果有一个成立分叉进行下去,是一个递归的过程。行。

    线图分析法同样有3种策略来构建句法分析树,分别是:

    • 自底向上;
    • 自顶向下;
    • 从上到下和从下到上结合。

    与 CYK 算法相比,Earley 算法的优势在于,不要求语法规则一定要以乔姆斯基标准型(Chomsky Normal Form,CNF)的形式表示,而是可以凭借以任意形式的上下文无关文法表示的语法规则,对给定的句子进行分析。

    Earley 算法是自上而下算法,一张图说明Earley算法:

    它的链接在微信的深入浅出句法分析(第2期) | Earley 算法(上)

     

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    定理21 (乔姆斯基范式CNF). 每个不带ε 的CFL 都可以由这样的CFG G 定义, G 中每个产生式的形式都为 A → BC 或A → a (这里的A, B 和C 是变元, a 是终结符.) 乔姆斯基, 要么两个大人(两个变元), 要么是一个...
  • 自动机与语言

    2019-04-27 16:09:00
    任意上下文无关语言都可以由乔姆斯基范式的上下文无关文法生成 下推自动机(PDA) PDA基本上就是在NFA的基础上增加了一个额外的设备称为栈,于是给NFA提供了附加的存储。 PDA能够把符号写在栈上,并可以读以及...
  • 转化上下文文法为push down automata,输入文件识别;第一行为文件数,之后为文法,想转化为pda,然后再判断识别
  • 实验B----CFG是P成员

    2020-04-24 22:37:24
    Input 输入第一行为一个正整数n,接下来n行为一个满足乔姆斯基范式的文法描述。然后一个正整数m,接下来m行为m个小写字母组成的字符串(长度小于100) 表示m个待测试的串。 Output 对于每一个测试串返回"yes"或者"no...
  • python.nlp随笔(九)上下文无关文法

    千次阅读 2018-05-08 14:47:57
    上下文无关文法(context-free grammar,CFG)是指文法中所有的产生式左边只有一个非终结符,比如:S -&gt; aSbS -&gt; ab这个文法有两个产生式,每个产生式左边只有一个非终结符S,这就是上下文无关文法,...
  •  输入第一行为一个正整数n,接下来n行为一个满足乔姆斯基范式的文法描述。然后一个正整数m,接下来m行为m个小写字母组成的字符串(长度小于100) 表示m个待测试的串。 Output  对于每一个...
  • python cfg文件解析

    2021-01-07 10:11:58
    cf= configparser.ConfigParser() cfg脚本解析: cf.read(filename):读取文件内容 cf.sections():得到所有的section,并且以列表形式返回 cf.options(section):得到section下所有的option ...
  • 上下文无关文法(CFG)

    千次阅读 2015-03-07 10:06:52
    五、乔姆斯基范式(CNF): 只允许如下形式的规则: 1、S := 空;2、A := BC;3、A := a。 其中A,B,C是任意变元;B,C不是初始变元(即初始变元不能在右方出现) ;a是任意终结符 六、定理:任何CFG都是CNF...
  • CYK算法详解

    万次阅读 2016-12-25 18:05:25
    1、乔姆斯基范式(CNF,Chomsky Normal Form) 我们首先来谈谈CNF的话题。通常把一门语言定义成一些由单词组成的词串(也就是句子)构成的集合。所以如果问两种语法(或文法)是否等价,其实就是要考察它们...
  • 上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法上下无关文法
  • 上下文无关 - 资料

    2019-10-10 19:45:53
    资料: 需要补一补基础,复习一波 NLP之上下文无关语法及分析 Context Free Grammar Using NLP (Natural Language Processing) In Python | NLP Tutorial | Edureka
  • 乔姆斯基范式 格赖巴赫范式 输入文字格式 V : [ V | V_0 ], ... SIGMA : [ s | # ], ... S : s0 P : V1 -> s1 V | #, V2 -> s1 | s2 | ... 运行示例 $ python3 example.py example.txt 更多示例可以在“ ...
  • 当你搜索看到这篇文章时,我想你已经有了 动机来了解什么是巴科斯范式(BNR范式,Backus-Naur Form)。对于本人而言,我是因为需要看一门编程语言的IEEE标准文档而需要了解BNR范式。为此我在网上搜索了许多的资料,...

空空如也

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乔姆斯基范式