15、多成分上下文无关文法（MCFG）与线性上下文无关重写系统（LCFRS）解析方法解析

多成分上下文无关文法（MCFG）与线性上下文无关重写系统（LCFRS）解析方法解析

在自然语言处理和形式语言理论中，多成分上下文无关文法（MCFG）和线性上下文无关重写系统（LCFRS）的解析是一个重要的研究领域。本文将详细介绍几种用于解析MCFG的算法，包括基本算法的改进、主动算法、增量算法，以及相关的预测策略和对简单RCG的简化方法。

1. 基本算法及改进思路

在解析MCFG时，最初采用的是完全无约束的预测策略，即预测所有能找到规则中终端符号范围的规则可能被使用。这种策略会产生大量不必要的计算，不过可以通过更智能的预测策略来改善，如自顶向下预测（Earley）或左角预测。

1.1 转换规则（Convert）

转换规则用于将完全识别的活动项转换为被动项，其形式如下：

Convert:
[A →f[B•]; φ]
[A; φ]

例如，在示例跟踪中，项6是从完全识别的项5通过转换规则得到的。

1.2 完成规则（Complete）

完成规则在存在相应被动项时，将点移过非终结符。这里的“相应”意味着可以用被动项的范围替换变量A(i)，并且结果中的范围都定义良好且两两不重叠。其形式如下：

Complete:
[A →f[B • BkB′]; φ], [Bk; ψ]
[A →f[BBk • B′]; φ′]
φ′ = φ[Bk/ψ]

其中，φ[Bk/ψ]表示将φ中所有B(i)