5、随机树替换语法的优化算法助力输入句子消歧

随机树替换语法的优化算法助力输入句子消歧

在自然语言处理领域，对输入句子进行句法消歧是一项至关重要的任务。为了实现这一目标，本文提出了一种针对大随机树替换语法（STSG）的优化算法，旨在解决现有算法在处理大 STSG 时时间消耗过高的问题。

1. 基本定义与性质

• 上下文无关规则（CF - rule） ：一个上下文无关规则 (R = A → A_1… A_n) 若满足以下条件之一，则称其出现在树 (t) 中：一是 (A) 是 (t) 的根节点，且 (A_1… A_n) 是其直接子节点（按此顺序）；二是 (R) 出现在 (t) 根节点的某个子树中。
• 上下文无关文法（CFG）与树替换语法（TSG） ：((V_N, V_T, S, R)) 是 TSG ((V_N, V_T, S, C)) 所基于的 CFG，其中 (R) 是出现在 (C) 中某棵树里的规则集合。
• CFG 的项 ：CFG 的项是其右侧包含一个点的规则，(ITEMS) 表示 CFG 所有项的集合。
• 相关性质 ：任何 STSG 生成的字符串集合是上下文无关语言（CFL），但 STSG 生成的解析集合并非总能由生成相同语言的 CFG 生成。此外，STSG 推导生成的解析中从根到边界的路径集合构成正则语言。

2. 输入句子消歧

• 消歧目标 ：为输入句子分配一个“显著”结构，这比单纯解析句子以发现其包含的结构更进一