33、通过生成的文本理解NLP神经网络及视觉搜索目标推断

通过生成的文本理解NLP神经网络及视觉搜索目标推断

一、NLP神经网络部分

在自然语言处理（NLP）领域，理解神经网络的工作机制是一项重要任务。为了更好地控制训练和测试字符串的复杂性，我们定义了上下文无关文法S。
1. 文法定义与语言特性
- 文法S的规则如下：
- (S -> SP | SZ)
- (SP -> [ADJ] NNP [REL] VBP)
- (SZ -> [ADJ] NNZ [REL] VBZ)
- (REL -> , INT R ,)
- (R -> RP | RZ)
- (RP -> [ADJ] NNP [REL] VBP [ADV])
- (RZ -> [ADJ] NNZ [REL] VBZ [ADV])
- (ADJ -> red | big | spotted | cheerful | secret)
- (ADV -> today | here | there | now | later)
- (INT -> that | which | whom | where | why)
- (NNP -> cats | dogs | magi | geese | cows)
- (NNZ -> cat | dog | magus | goose | cow)
- 我们定义语言S(n)为文法S使用REL符号恰好n次所能生成的字符串集合。每个S(n)语言都是有限的，因此是正则的，并且可以用有限状态机描述。S(0)包含60个字符串，S(n + 1)