概率上下文无关文法PCFG

最新推荐文章于 2024-03-21 09:20:33 发布
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分类专栏： 自然语言处理信息检索 文章标签： PCFG 概率上下文无关文法 CKY
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/6494489
本文介绍了概率上下文无关文法（PCFG）的概念，用于解决自然语言处理中的歧义问题。通过引入条件概率，PCFG能为语法分析树提供概率评估。文章详细讲解了PCFG的规则形式，并举例展示了如何计算语法分析树的概率。接着，文章介绍了概率CKY解析算法，用于在所有可能的分析树中找到概率最高的结构。以"Book the dinner flight"为例，演示了PCFG解析的过程。

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一些必要的基础：


自然语言处理中的上下文无关文法（CFG）

http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/6483006

CYK算法详解

http://blog.youkuaiyun.com/baimafujinji/article/details/6476776


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30、基于迭代双聚类的概率上下文无关文法无监督学习
u5v6w7的博客
07-06 13
本文介绍了一种基于迭代双聚类的概率上下文无关文法（PCFG）无监督学习算法——PCFG-BCL。该算法通过双聚类从训练语料中自动提取有意义的符号组合，结合概率框架优化文法结构，逐步构建紧凑且准确的文法。文章详细阐述了算法的核心概念、学习步骤、技术实现问题以及相关工作比较。实验结果表明，PCFG-BCL在多个测试文法上表现优异，具有较高的稳定性与实用性。此外，文章还探讨了该算法在自然语言处理、生物信息学和数据挖掘等领域的应用潜力，以及未来可能的改进方向。
口令构造PCFG算法
Q1n6
11-22 5903
论文中研究的PCFG（概率上下文无关算法）的核心是将口令分为字母段L，数字段D和特殊字符段S，例如将口令“qing123!”表示为L4D3S1。在训练阶段，统计出口令模式频率表（L4D3S1在全部口令中的频率）和字符组件频率表（”qing”在L4中的频率），利用两个表生成一个带频率猜测的集合，来模拟现实中口令的概率分布。例如P(qing123)=P(L4D3S1)*P(qing)*P(123)*P
【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）
showswoller的博客
12-04 3289
【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）
统计自然语言处理（概率上下文无关文法）
continueOo的博客
06-03 6796
什么是语法解析在自然语言中，句子可以分为主谓宾等表示。人们说话的方式（即使是在酒后的胡言乱语）也存在一些结构和规则。语言学中的语法分析的目标就是努力分离出这些语法结构。词语之间绝非是简单的顺序关系，它必须是描述词语如何相联系的。语法解析中有两个主要的问题： 1.句子语法在计算机中的表达与储存方式。 2.语法解析算法。对于第一个问题，最近50年间，最主要的方法就是为每个句子构造一个树结构。举例如下
第十四篇：有概率的上下文无关语法Probabilistic Context-Free Grammar
flying_1314的博客
06-19 1025
解析中的歧义 • 上下文无关文法为语言分配层次结构 ‣ 公式化为生成语言中的所有字符串 ‣ 预测给定字符串的结构
自然语言处理总复习（七）—— 概率上下文无关文法
Victayria的博客
10-28 2819
自然语言处理总复习（七）—— 概率上下文无关文法一、背景介绍（一）问题提出（二）上下文无关文法（CFG）二、概率上下文无关文法（PCFG）（一）定义（二）符号定义（三）应用举例1. 举例2. 规则的概率估计Penn树库（四）PCFG的基本问题1. 给定一个语法，如何计算一个句子的概率？P(w1m∣G)P(w_{1m}|G)P(w1m​∣G)（1）相关定义（2）利用内部概率计算句子概率a）内部算法 —— 基于内部概率的动态规划算法b）内部算法 —— 举例（3）利用外部概率计算句子概率2. 已知语法，如何计算一
词汇化概率上下文无关文法 Lexicalized PCFGs
x_yz_的专栏
05-09 4763
PCFGs：Probabilistic Context-Free Grammars Lexicalized PCFGs：Lexicalized Probabilistic Context-Free Grammars 1、PCFGs的缺点：      1）对词汇信息不敏感：句法树只和POS有关，和句子中的单词无关；无法在使用相同规则的句法树中择优；      2）对结构偏好不敏感：有些结构更
第7讲概率上下文无关文法.ppt
09-13
概率上下文无关文法（PCFG）是一种在自然语言处理中应用广泛的算法，它利用上下文无关文法（CFG）作为基础，并赋予规则以概率值，用以捕捉语言结构的非线性特性和概率属性。本文将详细探讨PCFG的定义、基本概念、...
掌握CKY算法实现概率上下文无关文法
资源摘要信息:"CKY_Algorithm_PCFG:概率上下文无关文法的 CKY 算法" CKY 算法是一种用于解析自然语言的算法，特别是在概率上下文无关文法（PCFG）的应用中。PCFG 是上下文无关文法（CFG）的扩展，它为每个产生式...
pcfg_earley:pt-BR语言Context-Free Grammar识别和解析的Earley算法实现
07-06
pcfg_earley Earley 算法的实现是用 Java 开发的，以提出一种新方法，用于在给定特定语料库的情况下对葡萄牙语 (pt-BR) 语言进行上下文无关语法 (CFG) 识别和解析（尽管重点是一般地涵盖 Earley 的属性）。 主要目标是找到最合适的数据结构和数据预处理操作，以获得性能和 Earley 的覆盖成功率。
pcfg句法分析
09-13
概率上下文无关的句法分析，输入规则即可分析出句法，并且可以看到句法分析的句法树
PCFG parser
04-22
1. 实现了PCFG算法的内向和外向算法，以及Viterbi算法的源代码(500 lines) 2. 内部还有一个基于字符匹配的聊天机器人小程序(300 lines)
PCFG
stupidstan的专栏
05-09 993
1.读入句子，记录 单词个数，非终结点到单词的映射，非终结点到非终结点的映射 2.根据得出的统计文件里确认不是RARE的单词    1）替换原文件出现少于5次的单词，匹配patt = '"(\w+)"]'，        l = input.readline()        words = re.findall(patt,l)             for word in words
Probabilistic Context-Free Grammers(PCFGs)
渐渐遗忘的记忆
05-01 5597
一，上下文无关文法(CFGs) 1，基本定义 如下就是一个比较清楚的例子： 2，最左推导 例如： 一组最左推导正好可以很容易地表示成一棵句法解析树，即一组最左推导其实可以看成一棵句法解析树！ 假设上面的句法解析树为ttt，则yield(t)=yield(t)=yield(t)=the dog laughs，即这棵树表示的单词序列。...
PCFG中inside和outside算法详解
算法码上来
04-19 2071
原文链接： PCFG中inside和outside算法详解 - WeiYang Blog inside-outside算法是用来预测一棵句法分析树的概率的算法，算法建立在文法是乔姆斯基范式（CFG）的基础之上，CFG的定义见维基百科。一棵句法分析树的potential定义为它包含的产生式的potential乘积，在PCFG中表示概率，在CRF-CFG中表示特征集合的...
句法分析（PCFG，Transition-based parsing）
wwx123521的博客
04-28 8895
句法分析的基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。 　　句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。以获取整个句子的句法结构或者完全短语结构为目的的句法分析，被称为成分结构分析（constituent structure parsing）或者短语结构分析（phrase s...
PCFG句法分析之CYK算法
qq_42991073的博客
10-10 2744
PCFG句法分析之CYK算法
NLP实践—基于PCFG实现CYK算法
最新发布
wangzaojun的博客
03-21 1174
CYK算法即Cocke–Younger–Kasami算法，是一种上下文无关文法的句法分析算法，采用了动态规划的思想，通过合理的构造决策表减少计算复杂度。PCFG（ Probabilistic Context Free Grammar ）是基于概率的短语结构分析方法，是目前研究最为充分、形式最为简单的统计句法分析模型，也可以认为是规则方法与统计方法的结合。PCFG是上下文无关文法的扩展，是一种生成式的方法，其短语结构文法可以表示为一个五元组(X，V，S，R，P)。V 是一个有限标注的集合，称为非终结符集合；
句法结构分析：基于PCFG的基本分析方法——给定一个句子W = w1w2wn和文法G，如何快速计算P（W|G）...
weixin_30426957的博客
06-26 548
内向算法：将s—>w1w2···wn的概率分解为求P（S—>BC，B—>w1w2···wk，C—>wk+1···wn）k=1···n。 定义，内向变量：非终结符号A—>wiwi+1···wj的概率记为αij（A）。 　　αij（A）计算： 　　　　αii（A）= P（A—>wi）； 　　　　αij（A）= ΣB,C Σk=ijP（A—>BC）αi...
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