4、自然语言的语法形式主义

自然语言的语法形式主义

上下文无关文法(CFG)在处理自然语言现象时存在一定的局限性,因此有必要研究其扩展形式。本文将介绍几种不同的语法形式主义,包括树邻接文法(TAG)、线性索引文法(LIG)、线性上下文无关重写系统(LCFRS)、多组件树邻接文法(MCTAG)、多上下文无关文法(MCFG)和范围连接文法(RCG),并探讨它们如何扩展 CFG、如何建模自然语言现象以及它们之间的关系。

1. 树邻接文法(TAG)

树邻接文法(TAG)是一种树重写形式主义,它从树替换文法发展而来,允许用新树替换内部节点。

1.1 形式主义

TAG 由一组有限的句法树(基本树)组成。通过替换(用新树替换叶子节点)和邻接(用新树替换内部节点)操作,可以从基本树推导出更大的树。在邻接操作中,被邻接的树有一个标记为足节点(用星号标记)的叶子节点,这样的树称为辅助树。当将辅助树邻接到节点 n 时,原树中以 n 为根的子树会附加到辅助树的足节点上。非辅助基本树称为初始树,推导从初始树开始,最终推导树的所有叶子节点都必须有终结符标签。

例如,对于句子 “John always laughs”,“John” 的树替换主语 NP 槽,“always” 的辅助树邻接到 “laughs” 树的 VP 节点,如下图所示:

S
NP  VP
John  ADV VP
always  V
laughs

内部节点可以标记为 OA(强制邻接)和 NA(无邻接,即不允许邻接)。对于非 NA 节点,可以指定可以邻接到该节点的辅助树集合。

1.2
【有功-无功协调优化】基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进多目标粒子群优化算法(小生境粒子群算法)的配电网有功-无功协调优化研究”展开,重点介绍了利用小生境粒子群算法对配电网中的有功与无功功率进行协调优化的方法。研究结合Matlab代码实现,旨在降低网络损耗、提升电压质量,并增强配电网运行的经济性与稳定性。文中详细阐述了改进多目标粒子群算法的设计思路,包括引入小生境机制以增强种群多样性、避免早熟收敛,同时构建了综合考虑有功出力调节、无功补偿装置投切及分布式电源协同控制的优化模型。通过在标准测试系统(如IEEE33节点系统)上的仿真验证,展示了该方法在多目标优化中的有效性与实用性。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事电力系统优化、智能算法应用及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含分布式电源的主动配电网运行优化;②解决多目标环境下有功与无功资源的协同调度问题;③为配电网节能降损、电压调控提供算法支持与仿真验证手段; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注算法参数设置、适应度函数设计及多目标解集的Pareto前沿分析,同时可扩展至不同网络结构与运行场景以加深理解。
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