Использовать вектор Эрли в качестве распознавателя довольно просто: когда достигается конец строки, вам просто нужно проверить завершенную аксиоматическую постановку, начатую в позиции 0. Если у вас есть хотя бы один, тогда строка принимается.
Использование вектора Эрли для восстановления дерева (ов) синтаксического анализа менее очевидно. На самом деле, я не могу понять, как будет работать алгоритмическая процедура, более того, единственные ссылки, которые я нашел, были либо расплывчатыми, либо сверхтехническими. Кто-нибудь может пролить свет на это?
context-free
dynamic-programming
parsers
ambiguity
syntax-trees
Стефано Санфилиппо
источник
источник
Ответы:
Я использую терминологию и обозначения из статьи Эрли . Возможно, что прочитанное вами описание отличается.
Часто кажется, что общие алгоритмы синтаксического анализа CF сначала представляются в форме распознавателя, а затем управление информацией, необходимое для фактического построения деревьев разбора и разбора лесов, добавляется в качестве запоздалой мысли. Одной из причин может быть то, что для хранения информации, необходимой для построения общего леса, требуется кубическое пространство где n - длина анализируемой входной строки, но требование к пространству составляет только квадрат O ( n 2 )O(n3) n O(n2) для распознавания для распознавания, когда эта информация не сохраняется. Причина такого увеличения сложности пространства довольно проста: размер разбора леса может быть кубическим.
Как известно, сложность времени в наихудшем случае составляет .O(n3)
Лучшая ссылка на алгоритм Эрли - это, конечно , статья Эрли , но она не очень ясна о построении леса разбора. Это на самом деле может быть грязным делом, гораздо больше, чем позволят появиться быстрые разговоры о разделе 7 на странице 101. По правде говоря, Эрли говорит не о лесе разбора или о лесу, а о « факторизованном представлении всех возможных деревьев разбора ». И для этого есть веская причина: если он попытается создать лес в соответствии со своей грамматикой, его пространственная (следовательно, временная) сложность возрастет до где sO(ns+1) s это размер самого длинного правила с правой стороны. Вот почему другие алгоритмы используют грамматики в двоичной форме (не обязательно в нормальной форме Хомского (CNF)).
На самом деле, Эрли неявно использует двоичную форму , потому что это необходимо для сложности кубического времени. Это одна из главных ролей точки правила в штатах. Но эта неявная двоичная форма производит синтаксический анализ и лес согласно бинаризованной грамматике, а не исходной, которая, я боюсь, является основным источником неясности. Это подробно описано ниже.
Один хороший способ понять, как получается лес, - это, вероятно, посмотреть на него в более простом случае - на алгоритм CYK . Это также часто описывается как распознаватель, и аспект парсера добавляется в конце. Вы можете посмотреть описание в википедии. Информация, необходимая для построения леса, хранится в таблице «обратных ссылок». Обратные указатели - это, по сути, указатели на подстроки (связанный символ), которые формируют составляющие строки согласно некоторому правилу. Они дают все возможные способы разбора подстроки. Напомним, что CYK использует двоичную форму, обычно CNF, так что все проще. Синтаксический анализатор CYK имеет в основном ту же структуру динамического программирования, что и Earley, но намного проще. Так что понимание этого может быть значительной помощью.
Возвращаясь к алгоритму Эрли, я не верю, что вам нужен вектор Эрли, чтобы принять решение о принятии или построить анализ деревьев и лесов. То, что Эрли называет вектором в своей статье, появляется только на странице 97 в третьем абзаце реализации. Это всего лишь устройство для ускорения поиска состояний, указывающих назад на некоторую заданную позицию строки k, чтобы получить лучшую сложность. Но вся информация находится в наборах состояний, реализованных в виде списков состояний. Однако этой информации недостаточно для построения леса деревьев разбора, потому что алгоритм не отслеживает пути, по которым может быть получено состояние. Действительно, вектор даже используется для эффективного удаления уже найденного состояния независимо от того, как оно было найдено.
В разделе 7 статьи Эрли он объясняет, что для того, чтобы «превратить распознаватель в синтаксический анализатор», т. Е. Чтобы иметь возможность восстанавливать деревья синтаксического анализа, необходимо следить за выполнением завершений.
Обратите внимание, что в этом тексте и g являются индексами в разобранной строке, указывающими, где началось распознавание левой части правила (так как символ правой стороны был предсказан. Так что f - это строковый индекс, где распознавание Начался D → γ и закончился в индексе G. Эти «указатели завершения» являются эквивалентом Эрли описанных обратных указателей (не слишком хорошо в википедии) для версии синтаксического анализатора CYK.f g f D→γ g
От такого указателя (как описано в цитате) мы знаем , что в экземплярноге правила E → & alpha ; D . βD Само g может быть превращено в дерево (или лес), которое анализирует входную строку w из индекса f + 1 в индекс g , который мы отмечаем как w f + 1 : g . Узлы, расположенные непосредственно под D , задаются правилом D → γ . В поисках завершения, которое приводит к D → γ .E→αD.βg w f+1 g wf+1:g D D→γ затем мы можем найти другие такие указатели, которые сообщают, какбыл полученпоследний символ D , и, следовательно, больше информации о возможных деревьях разбора. Также, взглянув на завершение, которое распознало символ перед последним в наборах состояний ранее, вы узнаете, как он был получен и так далее.D→γ.f D
Предполагая, что вы сохранили все необходимые указатели, как указано в документе, вы можете получить все общие представления дерева, начиная с последнего символа, распознанного синтаксическим анализатором, который, конечно, является начальным символом грамматики.
Но я также пропустил грязную часть . Предположим, у вас есть правило , которое я выбираю с правой стороны длиннее 2 символов, а другое правило W → U V для неоднозначной грамматики.U→XYZ W→UV
Вполне может случиться так, что синтаксический анализатор будет анализировать в X , ш г + 1 : ч в Y и оба ш ч + 1 : я и ш ч + 1 : J в Z . Итак, с правилом U → X Y Z оба w f + 1 : i и w f + 1 : jwf+1:g X wg+1:h Y wh+1:i wh+1:j Z U→XYZ wf+1:i wf+1:j разобрать на .U
Таким образом, лес синтаксических деревьев может быть очень странным, с видом сиамских двойных поддеревьев, которые могут иметь первые два ребра некоторого узла, но не третье ребро. Другими словами, это может быть очень неудобная структура. Это может объяснить, почему Эрли называет это « факторизованным представлением всех возможных деревьев разбора », не будучи более конкретным.
Любой желающий хирургически отделить сиамских близнецов без изменения грамматики приведет к увеличению сложности. Правильный способ сделать это состоит в том, чтобы преобразовать грамматику в двоичную форму.
Я надеюсь, что это поможет вам. Дай мне знать. Но я настаиваю на том, что хорошее понимание синтаксического анализа CYK может помочь. Существуют другие алгоритмы, более простые, чем у Эрли, которые могут эффективно анализировать все языки CF.
Вы можете найти более общую информацию об этой проблеме леса анализа в двух других ответах, которые я дал: /cstheory/7374#18006 и https://linguistics.stackexchange.com/questions/4619#6120 . Но они не входят в конкретные детали алгоритма Эрли.
источник