Probabilistic Context-Free Grammers(PCFGs)

最新推荐文章于 2023-06-09 15:48:50 发布
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分类专栏： 自然语言处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/h2026966427/article/details/80116302
本文介绍了概率上下文无关文法（PCFGs），包括上下文无关文法（CFGs）的基本定义和最左推导，讨论了语言的歧义问题。PCFGs作为解决歧义的手段，通过概率模型定义、训练和解析问题的解决方法进行阐述，特别是如何从语料库训练模型和使用CKY算法寻找最佳解析树。同时，文章也提及了概率计算问题，如内向算法在概率计算中的应用。

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一，上下文无关文法(CFGs)

1，基本定义

1

如下就是一个比较清楚的例子：

2

2，最左推导

3

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tt，则

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pcfg 自然语言处理_NLP 学习笔记 03 (Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs))
weixin_39778668的博客
02-19 541
最近一周有些拖沓，静下来把第3,4周的笔记写了这两周的主题都是PCFGs，不过从浅到深，逐层深化罢了，所以题目就用Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs)了1.Introduction———————————————————————————-语法树： 这在编译原理课上就学过了，也就是用树的形式来表示语法，例如：———————————————————...
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
NLP 学习笔记 03 (Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs))
DarkScope从这里开始
03-26 6303
最近一周有些拖沓，静下来把第3,4周的笔记写了 这两周的主题都是PCFGs，不过从浅到深，逐层深化罢了，所以题目就用Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs)了 1.Introduction          ----------------------------------------------------------------------
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
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
Lecture 15 Probabilistic Context-Free Grammar
Abner98414的博客
06-09 1309
Lecture 15 Probabilistic Context-Free Grammar。
NLP-Lecture 5 Context Free Grammar and Parsing
weixin_45661573的博客
05-14 1394
Lecture 5 Context Free Grammar and ParsingLearning ObjectiveSyntactic Analysis语法分析Syntax句法Context-Free Grammar (CFG)上下文无关语法Structural AmbiguitySyntactic Parsing句法分析 Learning Objective Context-Free Gr...
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...
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 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
口令构造PCFG算法
Q1n6
11-22 5902
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
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...
PCFG Parser的简单实现 -- Java版
duduhonghong的博客
12-11 399
该代码是一个句法分析器的简单的实现逻辑，未经过优化，主要帮助理解分析器主要原理和算法，有了一定基础后参考Stanford Parser的源码（经过了高度的优化）。 下面是文件的大概预览 下面是运行的结果 下面是各个类的代码 package com.sample; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * ...
CFG与PCFGs算法详解
jokerxsy的博客
10-28 3409
文章目录前言CFGCFG的基础介绍CFG的派生过程CFG的含糊性问题PCFGsPCFG的基础介绍PCFG的训练过程(问题二的解答)PCFG的解码(parsing)过程——CKY解码(问题三的解答)inside算法inside-outside补充补充一:关于PCFGs的参数训练问题:补充二:修正关于inside algorithm: 前言 原先的笔记记在了one-note上，所以就用图片的形式分享吧，见谅. 本文基于学长发的Michael Collins关于PCFG的slides，做一个总结(翻译)。主要介绍
斯坦福大学-自然语言处理入门 笔记 第十五课 词汇化（Lexicalization）的PCFGs
苏三慎的博客
10-24 2319
一、介绍 一个短语的中心词（head word）可以很好地代表这个短语的结构和含义，在构建PCFG模型的时候，可以考虑将这部分信息纳入其中。如下图所示加入单词信息可以帮助我们更好地选择出合适的模型。 二、Charniak模型 Charniak模型是词汇化PCFG的一个非常直观的模型。条件概率是自上而下进行计算的，就像一般的PCFG一样，但是实际的语法分析过程是自底向上的，就像CKY算法一样...
PCFG CKY实现--python版本
Just for fun的专栏
01-29 2651
class PCFG(object): def __init__(self, non_ternimal, terminal, rules_prob, start_prob): self.non_terminal = non_ternimal self.terminal = terminal self.rules_prob = rules_p...
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...
probabilistic heat-map
04-01
A probabilistic heat-map is a graphical representation of the probability distribution of an event or variable in a particular area. It is a map that shows the probability of an event occurring at each location on the map, usually based on statistical data or predictive models. The heat-map is created by assigning different colors or shades to different levels of probability, with the highest probability represented by the warmest colors (e.g., red, orange, yellow) and the lowest probability by the coolest colors (e.g., blue, green, purple). These maps are commonly used in fields such as weather forecasting, epidemiology, and finance to visualize the likelihood of certain events occurring in specific areas.
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