18、基于学习重写规则结构化自然语言数据

基于学习重写规则结构化自然语言数据

在自然语言处理中，如何有效处理和结构化自然语言数据是一个重要的问题。本文将介绍一种通过学习重写规则来结构化自然语言数据的方法，包括相关的定义、语言规范、学习方法、实验结果等内容。

1. 相关定义和语言规范

在介绍学习重写规则的方法之前，我们需要先了解一些基本的定义和语言规范。

1.1 术语和列表

• 规则树语言 ：由一个分级字母表（F，arity）定义，其中 F 是一个有限的符号集，arity 是一个从 F 到自然数集的函数，用于表示符号的元数。
• 术语 ：给定一组变量 X，术语的定义如下：
  • 元数为 0 的符号是一个术语。
  • X 中的变量是一个术语。
  • 如果 f 是一个元数为 n 的符号，t1, …, tn 是术语，那么 f(t1, …, tn) 是一个术语。
• 上下文 ：一个包含特殊变量 ⋄ 的术语 C[⋄]，该变量在术语中仅出现一次，用于标记一个空位。用术语 u 替换 ⋄ 表示为 C[u]。
• 列表 ：通常由一个二元符号（cons）和一个零元符号（ϵ）构建。在本文中，术语列表用方括号表示，例如 [t1, …, tn]。列表的大小为 n，l(i) 表示列表 l 中的第 i 个术语。两个列表 l1 和 l2 的连接表示为 l1.l2。

1.2 定义和符