Question

我目前正在开展涉及NLP的项目。我已经实现了Jurafsky和Martin中给出的CKY标识符（第450页的算法）。这样生成的表实际上将非终结符存储在表中（而不是通常的布尔值）。但是，我得到的唯一问题是检索解析树。

以下是我的CKY标识符的作用：

这是我的语法

          S -> NP VP 
          S -> VP 
          NP -> MODAL PRON | DET NP | NOUN VF | NOUN | DET NOUN | DET FILENAME
          MODAL -> 'MD'
          PRON -> 'PPSS' | 'PPO'
          VP -> VERB NP
          VP -> VERB VP
          VP -> ADVERB VP
          VP -> VF
          VERB -> 'VB' | 'VBN'
          NOUN -> 'NN' | 'NP'
          VF -> VERB FILENAME
          FILENAME -> 'NN' | 'NP'
          ADVERB -> 'RB'
          DET -> 'AT'

这是算法：

for j  from i to LENGTH(words) do
    table[j-1,j] = A where A -> POS(word[j])
    for i from j-2 downto 0
        for k from i+1 to j-1
            table[i,j] = Union(table[i,j], A such that A->BC)
            where B is in table[i,k] and C is in table[k,j]

这就是我的解析表在填充之后的样子：

现在我知道，因为S驻留在[0,5]中，字符串已被解析，而对于k = 1（根据Martin和Jurafsky中给出的算法），我们有S - ＆gt;表[0] [2]表[2] [5] 即S - > NP VP

我得到的唯一问题是我能够检索所使用的规则，但是它们是混乱的格式，即不是基于它们在解析树中的外观。有人可以建议一个算法来检索正确的解析树吗？

三江源。

Answer 1

你应该以递归的方式访问你桌子的单元格并以与你对S节点相同的方式展开它们，直到所有东西都是一个终端（所以你没有其他东西可以展开）。在您的示例中，您首先转到单元格[0] [2];这是一个终端，你不必做任何事情。接下来转到[2] [5]，这是[2] [3]和[3] [5]制作的非终端。你访问[2] [3]，它是一个终端。 [3] [5]是一个非终端，由两个终端制成。你完成了。这是Python的演示：

class Node:
    '''Think this as a cell in your table'''
    def __init__(self, left, right, type, word):
        self.left = left
        self.right = right
        self.type = type
        self.word = word

# Declare terminals
t1 = Node(None,None,'MOD','can')
t2 = Node(None,None,'PRON','you')
t3 = Node(None,None,'VERB', 'eat')
t4 = Node(None,None,'DET', 'a')
t5 = Node(None,None,'NOUN','flower')

# Declare non-terminals
nt1 = Node(t1,t2, 'NP', None)
nt2 = Node(t4,t5, 'NP', None)
nt3 = Node(t3,nt2,'VP', None)
nt4 = Node(nt1,nt3,'S', None)

def unfold(node):
    # Check for a terminal
    if node.left == None and node.right == None:
        return node.word+"_"+node.type

    return "["+unfold(node.left)+" "+unfold(node.right)+"]_"+node.type

print unfold(nt4)

输出：

[[can_MOD you_PRON]_NP [eat_VERB [a_DET flower_NOUN]_NP]_VP]_S

从CYK算法（自然语言处理）生成解析树的步骤

1 个答案: