【说话处理惩罚与Python】9.2处理惩罚特点布局\9.3扩大基于特点的文法
添加时间:2013-6-3 点击量:
9.2处理惩罚特点布局
这一节内容为如何构建特点布局以及在NLTK中操纵。
NLTK供给了特点布局应用的机关函数FeatStruct（）声明。
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（TENSE=past，NUM=sg）
>>>print fs1
[ NUM = sg ]
[ TENSE= past ]
将特点布局作为图来查看往往是有效的（有向无环图）
也会呈现布局共享，或者重入。如图：
当两条路径具有雷同的值时，被称为等价。
在代码中默示布局共享，如下所示：
>>>print nltk.FeatStruct（"""[NAME=Lee，ADDRESS=（1）[NUMBER=74，STREET=ruePascal]，
... SPOUSE=[NAME=Kim， ADDRESS->（1）]]"""）
[ ADDRESS= （1） [ NUMBER= 74 ] ]
[ [ STREET = rue Pascal] ]
[ ]
[ NAME = Lee ]
[ ]
[ SPOUSE =[ ADDRESS-> （1） ] ]
[ [ NAME = Kim ] ]
包含和同一
包含：一个更一般的特点布局包含一个较少一般的。
同一：归并两个特点布局的信息被成为同一。
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（NUMBER=74，STREET=ruePascal）
>>>fs2 = nltk.FeatStruct（CITY=Paris）
>>>print fs1.unify（fs2）
[ CITY = Paris ]
[ NUMBER=74 ]
[ STREET= rue Pascal]
布局共享也可以应用变量默示，如？x
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（"[ADDRESS1=[NUMBER=74， STREET=ruePascal]]"）
>>>fs2 = nltk.FeatStruct（"[ADDRESS1=？x，ADDRESS2=？x]"）
>>>print fs2
[ ADDRESS1= ？x ]
[ ADDRESS2= ？x ]
>>>print fs2.unify（fs1）
[ ADDRESS1= （1） [ NUMBER= 74 ] ]
[ [ STREET= rue Pascal] ]
[ ]
[ ADDRESS2-> （1）
9.3扩大基于特点的文法
在本节，将会摸索各类说话题目，并显现将特点纳入文法的益处。
子类别
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=intrans，TENSE=？t，NUM=？n]
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=trans，TENSE=？t，NUM=？n]NP
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=clause，TENSE=？t，NUM=？n]SBar
V[SUBCAT=intrans，TENSE=pres，NUM=sg]-> disappears | walks
V[SUBCAT=trans，TENSE=pres，NUM=sg]-> sees | likes
V[SUBCAT=clause，TENSE=pres，NUM=sg]-> says | claims
V[SUBCAT=intrans，TENSE=pres，NUM=pl]-> disappear | walk
V[SUBCAT=trans，TENSE=pres，NUM=pl]-> see | like
V[SUBCAT=clause，TENSE=pres，NUM=pl]-> say | claim
V[SUBCAT=intrans，TENSE=past]-> disappeared | walked
V[SUBCAT=trans，TENSE=past]-> saw | liked
V[SUBCAT=clause，TENSE=past]-> said | claimed
SBar代表从句标签。
SBar-> CompS
Comp-> that
You claim that youlike children.这句话的产生的布局如下：
例如这句话：put the book on the table
可以默示为：
V[SUBCAT=<NP，NP，PP>]
此中，NP代表主语，后面跟着PP的NP，补语子类别。
所以，Kimput the bookonthe table，这句话可以被解析为：
&＃160;
核心词回顾
X-bar句法经由过程抽象出短语级此外概念。凡是认为有三个级别。
例如，如图所示：
&＃160;
布局36a的核心词是N，N"，N被称为N的投影。N"是大投影，N有时也称作零投影。
一个词汇核心X的直接补语子类别老是位于核心词的兄弟的地位，而润饰成分位于中心类别X的兄弟的地位。
&＃160;
S -> N[BAR=2]V[BAR=2]
N[BAR=2]-> DetN[BAR=1]
N[BAR=1]-> N[BAR=1]P[BAR=2]
N[BAR=1]-> N[BAR=0]P[BAR=2]
助动词与倒装
（39）a. Doyoulike children？
b.CanJodywalk？
（40）a. Rarelydoyousee Kim.
b.NeverhaveI seen this dog.
然则不是什么动词都能放在前面的。可以放在从句开首的术语叫做助动词。例如：do can have，也包含be，will，shall
我们可以应用下面这个表达式：
S[+INV]-> V[+AUX] NP VP
标识表记标帜[+inv]申明，包含一个助动词。
AUX区分是否是助动词。
SUBCAT代表子类别。
&＃160;
无穷制依附成分
填充词和缺口之间的间隔没有上界。这一事实可以很轻易地应用包含句子补语的成分来申明。
a. Who do you like __？
b.Who do you claim that you like __？
c.Who do you claim that Jody says that you like __？
广义短语文法中处理惩罚情势化文法的无穷依附：
一个斜线类此外情势是Y/XP；我们申明为：类别Y的短语缺乏一个类别XP的子成分。例如：S/NP是缺乏一个NP的S。
>>>nltk.data.show_cfg（grammars/book_grammars/feat1.fcfg）
％start S
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
＃GrammarProductions
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
S[-INV] -> NPVP
S[-INV]/？x -> NPVP/？x
S[-INV] -> NPS/NP
S[-INV] -> Adv[+NEG]S[+INV]
S[+INV]-> V[+AUX]NPVP
S[+INV]/？x-> V[+AUX]NPVP/？x
SBar-> CompS[-INV]
SBar/？x-> CompS[-INV]/？x
VP-> V[SUBCAT=intrans，-AUX]
VP-> V[SUBCAT=trans，-AUX] NP
VP/？x-> V[SUBCAT=trans，-AUX] NP/？x
VP-> V[SUBCAT=clause，-AUX] SBar
VP/？x-> V[SUBCAT=clause，-AUX] SBar/？x
VP-> V[+AUX]VP
VP/？x-> V[+AUX]VP/？x
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
＃LexicalProductions
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
V[SUBCAT=intrans，-AUX] -> walk | sing
V[SUBCAT=trans，-AUX] -> see | like
V[SUBCAT=clause，-AUX] -> say | claim
V[+AUX]-> do | can
NP[-WH]-> you | cats
NP[+WH]-> who
Adv[+NEG]-> rarely | never
NP/NP->
Comp-> that
应用文法来解析句子：
>>>tokens = who doyouclaim that youlike.split（）
>>> nltk import load_parser
>>>cp = load_parser（grammars/book_grammars/feat1.fcfg）
>>>for tree in cp.nbest_parse（tokens）:
... print tree
（S[-INV]
（NP[+WH] who）
（S[+INV]/NP[]
（V[+AUX] do）
（NP[-WH] you）
（VP[]/NP[]
（V[-AUX， SUBCAT=clause]claim）
（SBar[]/NP[]
（Comp[] that）
（S[-INV]/NP[]
（NP[-WH] you）
（VP[]/NP[] （V[-AUX， SUBCAT=trans]like） （NP[]/NP[] ）））））））
文艺不是炫耀，不是花哨空洞的文字堆砌，不是一张又一张的逆光照片，不是将旅行的意义转化为名牌包和明信片的物质展示；很多时候它甚至完全不美——它嘶吼、扭曲，它会痛苦地抽搐，它常常无言地沉默。——艾小柯《文艺是一种信仰》
9.2处理惩罚特点布局
这一节内容为如何构建特点布局以及在NLTK中操纵。
NLTK供给了特点布局应用的机关函数FeatStruct（）声明。
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（TENSE=past，NUM=sg）
>>>print fs1
[ NUM = sg ]
[ TENSE= past ]
将特点布局作为图来查看往往是有效的（有向无环图）
也会呈现布局共享，或者重入。如图：
当两条路径具有雷同的值时，被称为等价。
在代码中默示布局共享，如下所示：
>>>print nltk.FeatStruct（"""[NAME=Lee，ADDRESS=（1）[NUMBER=74，STREET=ruePascal]，
... SPOUSE=[NAME=Kim， ADDRESS->（1）]]"""）
[ ADDRESS= （1） [ NUMBER= 74 ] ]
[ [ STREET = rue Pascal] ]
[ ]
[ NAME = Lee ]
[ ]
[ SPOUSE =[ ADDRESS-> （1） ] ]
[ [ NAME = Kim ] ]
包含和同一
包含：一个更一般的特点布局包含一个较少一般的。
同一：归并两个特点布局的信息被成为同一。
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（NUMBER=74，STREET=ruePascal）
>>>fs2 = nltk.FeatStruct（CITY=Paris）
>>>print fs1.unify（fs2）
[ CITY = Paris ]
[ NUMBER=74 ]
[ STREET= rue Pascal]
布局共享也可以应用变量默示，如？x
>>>fs1 = nltk.FeatStruct（"[ADDRESS1=[NUMBER=74， STREET=ruePascal]]"）
>>>fs2 = nltk.FeatStruct（"[ADDRESS1=？x，ADDRESS2=？x]"）
>>>print fs2
[ ADDRESS1= ？x ]
[ ADDRESS2= ？x ]
>>>print fs2.unify（fs1）
[ ADDRESS1= （1） [ NUMBER= 74 ] ]
[ [ STREET= rue Pascal] ]
[ ]
[ ADDRESS2-> （1）
9.3扩大基于特点的文法
在本节，将会摸索各类说话题目，并显现将特点纳入文法的益处。
子类别
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=intrans，TENSE=？t，NUM=？n]
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=trans，TENSE=？t，NUM=？n]NP
VP[TENSE=？t，NUM=？n]-> V[SUBCAT=clause，TENSE=？t，NUM=？n]SBar
V[SUBCAT=intrans，TENSE=pres，NUM=sg]-> disappears | walks
V[SUBCAT=trans，TENSE=pres，NUM=sg]-> sees | likes
V[SUBCAT=clause，TENSE=pres，NUM=sg]-> says | claims
V[SUBCAT=intrans，TENSE=pres，NUM=pl]-> disappear | walk
V[SUBCAT=trans，TENSE=pres，NUM=pl]-> see | like
V[SUBCAT=clause，TENSE=pres，NUM=pl]-> say | claim
V[SUBCAT=intrans，TENSE=past]-> disappeared | walked
V[SUBCAT=trans，TENSE=past]-> saw | liked
V[SUBCAT=clause，TENSE=past]-> said | claimed
SBar代表从句标签。
SBar-> CompS
Comp-> that
You claim that youlike children.这句话的产生的布局如下：
例如这句话：put the book on the table
可以默示为：
V[SUBCAT=<NP，NP，PP>]
此中，NP代表主语，后面跟着PP的NP，补语子类别。
所以，Kimput the bookonthe table，这句话可以被解析为：
&＃160;
核心词回顾
X-bar句法经由过程抽象出短语级此外概念。凡是认为有三个级别。
例如，如图所示：
&＃160;
布局36a的核心词是N，N"，N被称为N的投影。N"是大投影，N有时也称作零投影。
一个词汇核心X的直接补语子类别老是位于核心词的兄弟的地位，而润饰成分位于中心类别X的兄弟的地位。
&＃160;
S -> N[BAR=2]V[BAR=2]
N[BAR=2]-> DetN[BAR=1]
N[BAR=1]-> N[BAR=1]P[BAR=2]
N[BAR=1]-> N[BAR=0]P[BAR=2]
助动词与倒装
（39）a. Doyoulike children？
b.CanJodywalk？
（40）a. Rarelydoyousee Kim.
b.NeverhaveI seen this dog.
然则不是什么动词都能放在前面的。可以放在从句开首的术语叫做助动词。例如：do can have，也包含be，will，shall
我们可以应用下面这个表达式：
S[+INV]-> V[+AUX] NP VP
标识表记标帜[+inv]申明，包含一个助动词。
AUX区分是否是助动词。
SUBCAT代表子类别。
&＃160;
无穷制依附成分
填充词和缺口之间的间隔没有上界。这一事实可以很轻易地应用包含句子补语的成分来申明。
a. Who do you like __？
b.Who do you claim that you like __？
c.Who do you claim that Jody says that you like __？
广义短语文法中处理惩罚情势化文法的无穷依附：
一个斜线类此外情势是Y/XP；我们申明为：类别Y的短语缺乏一个类别XP的子成分。例如：S/NP是缺乏一个NP的S。
>>>nltk.data.show_cfg（grammars/book_grammars/feat1.fcfg）
％start S
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＃GrammarProductions
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
S[-INV] -> NPVP
S[-INV]/？x -> NPVP/？x
S[-INV] -> NPS/NP
S[-INV] -> Adv[+NEG]S[+INV]
S[+INV]-> V[+AUX]NPVP
S[+INV]/？x-> V[+AUX]NPVP/？x
SBar-> CompS[-INV]
SBar/？x-> CompS[-INV]/？x
VP-> V[SUBCAT=intrans，-AUX]
VP-> V[SUBCAT=trans，-AUX] NP
VP/？x-> V[SUBCAT=trans，-AUX] NP/？x
VP-> V[SUBCAT=clause，-AUX] SBar
VP/？x-> V[SUBCAT=clause，-AUX] SBar/？x
VP-> V[+AUX]VP
VP/？x-> V[+AUX]VP/？x
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＃LexicalProductions
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V[SUBCAT=intrans，-AUX] -> walk | sing
V[SUBCAT=trans，-AUX] -> see | like
V[SUBCAT=clause，-AUX] -> say | claim
V[+AUX]-> do | can
NP[-WH]-> you | cats
NP[+WH]-> who
Adv[+NEG]-> rarely | never
NP/NP->
Comp-> that
应用文法来解析句子：
>>>tokens = who doyouclaim that youlike.split（）
>>> nltk import load_parser
>>>cp = load_parser（grammars/book_grammars/feat1.fcfg）
>>>for tree in cp.nbest_parse（tokens）:
... print tree
（S[-INV]
（NP[+WH] who）
（S[+INV]/NP[]
（V[+AUX] do）
（NP[-WH] you）
（VP[]/NP[]
（V[-AUX， SUBCAT=clause]claim）
（SBar[]/NP[]
（Comp[] that）
（S[-INV]/NP[]
（NP[-WH] you）
（VP[]/NP[] （V[-AUX， SUBCAT=trans]like） （NP[]/NP[] ）））））））
