Регулярная аппроксимация КС-языков — различия между версиями
Ateuhh (обсуждение | вклад) м (→Пример) |
Ateuhh (обсуждение | вклад) м (→RTN аппроксимация) |
||
Строка 99: | Строка 99: | ||
#Для каждого нетерминала <tex> A</tex> в грамматике, создадим новый конечный автомат <tex> T_A</tex>, добавим в него два состояния <tex> q_A</tex> и <tex>q_{A^*}</tex>. | #Для каждого нетерминала <tex> A</tex> в грамматике, создадим новый конечный автомат <tex> T_A</tex>, добавим в него два состояния <tex> q_A</tex> и <tex>q_{A^*}</tex>. | ||
#Для каждого правила грамматике <tex> (A \rightarrow X_1 \cdots X_m ) \in P</tex>, введм новые состояния в автомат этого нетерминала <tex> q_0^A \cdots q_m^A</tex>, а также добавим новые правила перехода в <tex> \Delta</tex>: <tex> (q_A, \varepsilon, q_0),(q_0^A,X_1,q_1^A), \cdots,(q_{m-1}^A,X_m,q_m^A),(q_m^A,\varepsilon,q_{A^*})</tex>. | #Для каждого правила грамматике <tex> (A \rightarrow X_1 \cdots X_m ) \in P</tex>, введм новые состояния в автомат этого нетерминала <tex> q_0^A \cdots q_m^A</tex>, а также добавим новые правила перехода в <tex> \Delta</tex>: <tex> (q_A, \varepsilon, q_0),(q_0^A,X_1,q_1^A), \cdots,(q_{m-1}^A,X_m,q_m^A),(q_m^A,\varepsilon,q_{A^*})</tex>. | ||
− | #Таким образом мы построили множество конечных автоматов <tex>T</tex> = <tex> \{ T_A \ | + | #Таким образом мы построили множество конечных автоматов <tex>T</tex> = <tex> \{ T_A \mid A \in N\}</tex> для каждого нетерминала <tex>A</tex>. Теперь объединим все в один автомат. Объединим все состоянии автоматов из <tex>T</tex> в множество <tex>Q</tex>. Скопируем все переходы каждого автомата из <tex>T</tex> в <tex>\Delta</tex>. Далее для каждого перехода вида <tex>(q,A,p), A\in N</tex>, вместо него добавим два новых перехода: <tex> (q, \varepsilon, q_A),(q_A^{*}, \varepsilon, p) </tex>. |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
===MN аппроксимация === | ===MN аппроксимация === |
Версия 12:39, 18 декабря 2016
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 приведем алгоритм построения конечного автомата по грамматике. Также приведем ссылку на формальное доказательство. |
Идея алгоритма
Пусть,
множество рекурсивных терминалов из . Пусть, разбиение на дизъюнктных множеств взаимно рекурсивных терминалов, .function isLeftType(): return function isRightType( ): return
Введем функцию
:function getTheTypeOfMutualRecursiveSet(): if !isLeftType( ) && isRightType( ) return left if isLeftType( ) && !isRightType( ) return right if (isLeftType( ) && isRightType( ) return self if !isLeftType( ) && !isRightType( ) return cyclic
Заметим, что
, т.к в противном случае грамматика будет самоприменима. 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 right 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: RTN (recursive transition network) аппроксимацию и MN (Mohri and Nederhof's) аппроксимацию — самоприменимой контекстно-свободной 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: .
MN аппроксимация
Построим по данной самоприменимой контекстно-свободной 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 MN 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 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.
Источники информации
- Jean-Claude Junqua,Gertjan van Noord — Robustness in Language and Speech Technology — Kluwer Academic Publishers, 2001 — ISBN 0-7923-6790-1
- Strongly Regular Grammars and Regular Approximation of Contex-Free Languages
- Willem J. M. Levelt — An Introduction to the Theory of Formal Languages and Automata — John Benjamin B.V., 2008 — ISBN 978-90-272-3250-2