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NLP|自然語言處理-語法解析指南:算法和技術(第9部分)

原創|使用教程|編輯:鄭恭琳|2018-01-08 10:57:33.000|閱讀 1151 次

概述:隨著這個大系列的結束,我們希望解決大部分關于解析術語和算法的疑問,比如術語的含義以及為什么選擇某種算法。

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解析算法

我們最后的重點是自下而上的算法。

自下而上算法

自下而上策略的主要成功是許多不同LR解析器的家族。雖然LR解析器比傳統的LL(1)語法更強大,但它們相對不受歡迎的原因是,歷史上它們難以建立。因此,除了對CYK解析器的簡要描述之外,我們主要關注它們。

這意味著我們避免談論更通用的shift-reduce分析器類,它也包含LR分析器。

Shift-Reduce算法分兩步工作:

  1. Shift:從輸入中讀取一個token,這將成為一個新的(暫時孤立的)節點。
  2. Reduce:一旦適當的規則匹配,加入結果樹與先行的現有子樹。

基本上,Shift步驟讀取輸入直到完成,而Reduce步驟連接子樹,直到構建最終的分析樹。

CYK解析器

Cocke-Younger-Kasami(CYK)算法由三位作者獨立制定。它的顯著性是由于最糟糕的表現(O(n3))造成的,盡管它在大多數常見的情況下受到相對較差的表現的阻礙。

然而,該算法的真正缺點是它需要以表示。

這是因為該算法依賴于這種特殊形式的屬性,能夠將輸入分成兩半來嘗試匹配所有的可能性。從理論上講,任何上下文無關的語法都可以轉化為相應的CNF,但這種手段很少實用。想象一下,你不能使用左遞歸規則,然后被要求學習一種特殊的形式這一事實令人煩惱。

CYK算法主要用于特定問題;例如,會員問題:確定一個字符串是否與某個語法兼容。它也可以在自然語言處理中使用,以找到許多選項之間最可能的解析。

出于所有實際的目的,如果您需要解析所有上下文無關的語法,并且性能很差,那么您需要使用Earley解析器。

LR分析器

LR(從左到右讀取輸入;最右邊的派生)分析器是自下而上的分析器,可以以線性時間處理確定性的上下文無關語言,而且無需回溯。LR解析器的發明歸功于著名的Donald Knuth。

傳統上,他們已經被比較,并與LL解析器競爭。有一個類似的分析需要解析一個語言的前瞻tokens的數量。一個LR(k)解析器可以解析需要解析前向k個tokens的語法。然而,LR語法的限制性較小,因此比相應的LL語法更強大。例如,不需要排除左遞歸規則。

從技術上講,LR語法是LL語法的超集。這樣做的一個結果是你只需要LR(1)語法,所以通常,(k)被省略。

它們也是基于表格的,就像LL解析器一樣,但是它們需要兩個復雜的表格。非常簡單地說:

  1. 一個表告訴解析器根據當前的token,它所處的狀態以及可能跟隨當前token(token集)做什么。
  2. 另一個告訴解析器接下來的狀態。

LR語法分析器功能強大,性能很好,所以在哪里?他們需要的表格很難用手工編寫,對于普通的計算機語言來說可能會變得非常大,所以通常通過語法分析器來使用它們。如果您需要手動構建解析器,則可能更喜歡自頂向下的解析器。

簡單LR和前瞻LR

解析器生成器避免了創建這樣的表的問題,但是它們不能解決生成和瀏覽這樣的大表的成本問題。Knuth描述的規范LR(1)解析器有更簡單的選擇。這些替代品比原來的要少。它們是簡單的LR解析器(SLR)和前瞻LR解析器(LALR)。所以,按照能力的順序,我們有:

  1. LR(1)
  2. LALR(1)
  3. SLR(1)
  4. LR(0)

Frank DeRemer發明的兩個解析器的名字有些誤導:一個不是那么簡單,另一個不是唯一使用前瞻的解析器。我們可以說一個更簡單,另一個更依賴前瞻來做出決定。

基本上,他們使用的表格不同。大多數情況下,他們改變了“做什么”的部分和前瞻集,這又對語法分析提出了不同的限制。換句話說,他們使用不同的算法從語法中派生語法分析表。

SLR解析器在實際應用上有相當的限制,并不經常使用。LALR解析器反而適用于大多數實際的語法,并被廣泛使用。實際上,使用LALR解析器表的流行工具yacc和bisonwork。

與LR語法相反,LALR和SLR語法不是LL語法的超集。他們不容易比較;一些語法可以被一個類而不是另一個所覆蓋,反之亦然。

廣義LR解析器

通用的LR解析器(GLR)是LR解析器的更強大的變體。它們在1974年由Bernard Land描述,1984年由Tomita首次實現。GLR存在的原因是需要解析非確定性和模糊的語法。

在其表上找不到GLR解析器的威力,這相當于傳統LR解析器的表。相反,它可以移動到不同的狀態。在實踐中,如果存在歧義,則會派生一個新的解析器(或解析器)來處理特定的情況。這些解析器可能會在稍后階段失敗并被丟棄。

GLR解析器的最壞情況下的復雜度與Earley(O(n3))相同,盡管用確定性語法的最好情況可能會有更好的性能。一個GLR解析器也比Earley的解析器更難構建。

總結

通過這個大系列,我們希望解決大部分關于解析術語和算法的疑問,比如術語的含義以及為什么選擇某種算法。我們不僅解釋了它們,而且還解釋了解析編程語言的一些常見問題。

由于時間和精力的原因,我們無法提供所有解析算法的詳細解釋。所以,我們還提供了一些鏈接,讓您更深入地了解這些算法,背后的理論以及它們是如何工作的。

如果您只是對解析感興趣,您可能需要閱讀“解析技術”()這本書。它明顯比我們的理解深入得多,并且它也涵蓋了一些較少使用的解析算法。

本文原作者:Gabriele Tomassetti
翻譯:Elyn

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