Регулярная аппроксимация КС-языков — различия между версиями
(→MT аппроксимация) |
(→Пример) |
||
Строка 124: | Строка 124: | ||
\end{matrix}\right.</tex> | \end{matrix}\right.</tex> | ||
<br/>Исходная грамматика <tex> G </tex> генерирует язык: <tex> \{(ab)^n a^n | n > 0\}</tex>. Результирущая грамматика <tex> G^*</tex> генирирует регулярный язык: <tex> (ab)^+ a^*</tex>. <br/><br/> | <br/>Исходная грамматика <tex> G </tex> генерирует язык: <tex> \{(ab)^n a^n | n > 0\}</tex>. Результирущая грамматика <tex> G^*</tex> генирирует регулярный язык: <tex> (ab)^+ a^*</tex>. <br/><br/> | ||
− | Ясно, что | + | === Сравнение двух методов === |
− | + | Ясно, что оба языка, генерируемых конечным автомат для первого метода и апрокисимируещей граматикой для второго метода, содержат в себе язык генерируемый исходной грамматикой. <br/> | |
+ | Привлекателным свойством MT аппроксимации по сравнению с RTN, то, что она можеть быть применима к большим грамматикам: для каждого нетерминала грамматике <tex> G</tex>, добавляется не более одного нового нетерминала в <tex> G^*</tex> и размер результирующий грамматики максимум в 2 раза больше, чем размер исходной. Так как для RTN апроксимации грамматики <tex> G = \langle N, \Sigma, P, S \rangle</tex>, количество состаяний апроксимируещего автомата в худшем случаи может составлять <tex> O(|N|^2)</tex>, что может быть критично для аппроксимации больших грамматик.<br/> | ||
+ | Также,еще несколько эффекивных методов аппрокимации можно найти в статьях, приведенных в ссылках. | ||
== Источники == | == Источники == |
Версия 12:55, 21 января 2014
Содержание
Определения
Определение: |
Контекстно-свободная грамматика называется самоприменимой (англ. self-embeded), если , . |
Определение: |
Нетерминал | в грамматике называется рекурсивным (англ. recursive), если .
Определение: |
Нетерминалы | в грамматике называются взаимно рекурсивными (англ. mutual recursive), если .
Алгоритм преобразования грамматики в конечный автомат
Лемма: |
Не самоприменимая контекстно-свободная грамматика генерирует регулярный язык. |
Доказательство: |
В качестве конструктивного доказательства, мы приведем алгоритм построения конечного автомата по грамматике. Для желающих, приведем ссылку на формальное доказательство. |
Идея алгоритма
Пусть,
множество рекурсивных терминалов из . Пусть, разбиение на дизъюнктных множеств взаимно рекурсивных терминалов, . Введем функцию :function IsLeftType() return function IsRightType( ) return
function getTheTypeOfMutualRecursiveSet (): if !IsLeftType( ) && IsRightType( ) return left; if IsLeftType( ) && !IsRightType( ) return right; if (IsLeftType( ) && IsRightType( ) return self; if !IsLeftType( ) && !IsRightType( ) return cyclic;
Заметим, что
В основе алгоритма будет рекурсивный обход грамматики. Спускаемся по грамматике до тех пор не приходим в нетерминал или символ алфавита:
- символ алфавит или — добавляем новое правило в автомат
- нерекурсивный нетерминал — запускаемся от всех правых частей правил, который терминал порождает
- рекурсивный нетерминал — в зависимости от типа рекурсивного нетерминала, продолжаем рекурсию (будет ясно из пседокода)
Псевдокод
— множество состояний ДКА. — множество переходов ДКА. — множество допускающих состояний.
function createFA(G) //s = createState f = createState return makeFA (s,S,f) function makeFA (q0,a,q1) if a == || a // пришли в лист дерева разбора return if a == where q = createState makeFA ( ) makeFA ( ) return if exist where foreach b in = createState if getTheTypeOfMutualRecursiveSet( ) == left foreach C in where makeFA ( ) foreach C,D in where makeFA ( ) else // рекурсивный нетерминал rihgt или cyclic foreach C in where makeFA ( ) foreach C,D in where makeFA ( ) return foreach p in where p == makeFA ( )
Аппроксимации самоприменимой грамматики
В данном разделе покажем методы апроксимации самоприменимой свободно-контекстной грамматики НФХ.
к регулярной грамматике. Для удобства будем считать, что грамматика представлена вRTN аппроксимация
Построим, по данной грамматике аппроксимирующий ее конечный автомат.
- Для каждого нетерминала в грамматике, создадим новый конечный автомат , добавим в него два состояния и .
- Для каждого правила грамматике , введм новые состояния в автомат этого нетерминала , а также добавим новые правила перехода в : .
- Таким образом мы построили множество конечных автоматов = для каждого нетерминала . Теперь объединим все в один автомат. Объединим все состоянии автоматов из в множество . Скопируем все переходы каждого автомата из в . Далее для каждого перехода вида , вместо него добавим два новых перехода: .
MT аппроксимация
Построим, по данной самоприменимой кс грамматике
, регулярную грамматику .- Для каждого нетерминала из , добавим нетерминалы и в .
- Для каждого правила
(Если , тогда добавим правило ). , где . Добавим в нетерминалы и следуюшие правила: .
В итоге правоконтекстная грамматика, эквивалентная конечному автомату, который задает регулярный язык.
—Пример
Исходная грамматика генерирует язык: . Результирущая грамматика генирирует регулярный язык: .
Сравнение двух методов
Ясно, что оба языка, генерируемых конечным автомат для первого метода и апрокисимируещей граматикой для второго метода, содержат в себе язык генерируемый исходной грамматикой.
Привлекателным свойством MT аппроксимации по сравнению с RTN, то, что она можеть быть применима к большим грамматикам: для каждого нетерминала грамматике , добавляется не более одного нового нетерминала в и размер результирующий грамматики максимум в 2 раза больше, чем размер исходной. Так как для RTN апроксимации грамматики , количество состаяний апроксимируещего автомата в худшем случаи может составлять , что может быть критично для аппроксимации больших грамматик.
Также,еще несколько эффекивных методов аппрокимации можно найти в статьях, приведенных в ссылках.