Регулярная аппроксимация КС-языков — различия между версиями
Ateuhh (обсуждение | вклад) (→Пример) |
Ateuhh (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 104: | Строка 104: | ||
Построим по данной самоприменимой контекстно-свободной грамматике <tex> G </tex> регулярную грамматику <tex> G^*</tex>. | Построим по данной самоприменимой контекстно-свободной грамматике <tex> G </tex> регулярную грамматику <tex> G^*</tex>. | ||
#Для каждого нетерминала <tex> A \in N </tex> из <tex>G</tex>, добавим нетерминалы <tex>A</tex> и <tex> A^*</tex> в <tex> G^* </tex>. | #Для каждого нетерминала <tex> A \in N </tex> из <tex>G</tex>, добавим нетерминалы <tex>A</tex> и <tex> A^*</tex> в <tex> G^* </tex>. | ||
| − | #Для каждого правила <tex> A \rightarrow {\alpha}_{0} B_1 {\alpha}_{1} B_2 {\alpha}_{2} \cdots B_m {\alpha}_{m}</tex>, где <tex> B_1, \cdots, B_m \in N \land {\alpha}_i \in \Sigma^*</tex>. Добавим в <tex> G^*</tex> нетерминалы <tex> B_1 \cdots B_m , B_1^* \cdots B_m^*</tex> и следуюшие правила: <tex> A \rightarrow {\alpha}_0 B_1 \\ B_1^* \rightarrow {\alpha}_1 B_2\\ \vdots \\ B^*_m \rightarrow {\alpha}_m A^* </tex>. | + | #Для каждого правила <tex> A \rightarrow {\alpha}_{0} B_1 {\alpha}_{1} B_2 {\alpha}_{2} \cdots B_m {\alpha}_{m}</tex>, где <tex> B_1, \cdots, B_m \in N \land {\alpha}_i \in \Sigma^*</tex>. Добавим в <tex> G^*</tex> нетерминалы <tex> B_1 \cdots B_m , B_1^* \cdots B_m^*</tex> и следуюшие правила: <tex> A \rightarrow {\alpha}_0 B_1 \\ B_1^* \rightarrow {\alpha}_1 B_2\\ \vdots \\ B^*_m \rightarrow {\alpha}_m A^* </tex>. |
| + | |||
| + | (Если <tex>m = 0 </tex>, тогда добавим правило <tex> A \rightarrow {\alpha}_0 A^* </tex>). | ||
| + | |||
В итоге <tex> G^*</tex> {{---}} [[Правоконтекстные грамматики, эквивалентность автоматам|правоконтекстная грамматика]], эквивалентная конечному автомату, который задает регулярный язык. | В итоге <tex> G^*</tex> {{---}} [[Правоконтекстные грамматики, эквивалентность автоматам|правоконтекстная грамматика]], эквивалентная конечному автомату, который задает регулярный язык. | ||
==== Пример ==== | ==== Пример ==== | ||
| Строка 115: | Строка 118: | ||
\\ B^* \rightarrow \alpha A^* | \varepsilon | \\ B^* \rightarrow \alpha A^* | \varepsilon | ||
\end{cases}</tex> | \end{cases}</tex> | ||
| − | + | ||
| + | Исходная грамматика <tex> G </tex> генерирует язык: <tex> \{(ab)^n a^n \mid n > 0\}</tex>. Результирущая грамматика <tex> G^*</tex> генирирует регулярный язык: <tex> (ab)^+ a^*</tex>. | ||
=== Сравнение двух методов === | === 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. | + | 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 <tex> G</tex>, добавляется не более одного нового нетерминала в <tex> G^*</tex> и размер результирующий грамматики максимум в <tex>2</tex> 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. | + | Привлекателным свойством MN 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 <tex>2</tex> 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. |
Также,еще несколько эффекивных методов аппрокимации можно найти в статьях, приведенных в ссылках. | Также,еще несколько эффекивных методов аппрокимации можно найти в статьях, приведенных в ссылках. | ||
Версия 13:30, 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 к регулярной грамматике. Для удобства будем считать, что грамматика представлена в НФХ.
RTN 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 , где . Добавим в нетерминалы и следуюшие правила: .
(Если , тогда добавим правило ).
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