INF2820 Datalingvistikk V Gang 30.3 Jan Tore Lønning

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "INF2820 Datalingvistikk V Gang 30.3 Jan Tore Lønning"

Transkript

1 INF2820 Datalingvistikk V Gang 30.3 Jan Tore Lønning

2 I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj 15.1 Unifikasjon og subsumpsjon J&M, seksj Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte grammatikker (=Unifikasjonsgrammatikker) Delvis: J&M, seksj15.3, NLTK boka seksj 9.3 2

3 Trekk ( features ) trinn for trinn NLTK ch.9, ex. 8 S NP_SG VP_SG S NP_PL VP_PL NP_SG Det_SG N_SG NP_PL Det_PL N_PL VP_SG V_SG VP_PL V_PL Det_SG 'this' Det_PL 'these' N_SG 'dog' N_PL 'dogs' V_SG 'runs' V_PL 'run' Kategorier og trekk S NP[NUM=sg] VP[NUM=sg] S NP[NUM=pl] VP[NUM=pl] NP[NUM=sg] Det[NUM=sg] N[NUM=sg] NP[NUM=pl] Det[NUM=pl] N[NUM=pl] VP[NUM=sg] V[NUM=sg] VP[NUM=pl] V[NUM=pl] Det[NUM=sg] 'this' Det[NUM=pl] 'these' N[NUM=sg] 'dog' N[NUM=pl] 'dogs' V[NUM=sg] 'runs' V[NUM=pl] 'run' March 18,

4 Trekk trinn for trinn 2 Kategorier og trekk S NP[NUM=sg] VP[NUM=sg] S NP[NUM=pl] VP[NUM=pl] NP[NUM=sg] Det[NUM=sg] N[NUM=sg] NP[NUM=pl] Det[NUM=pl] N[NUM=pl] VP[NUM=sg] V[NUM=sg] VP[NUM=pl] V[NUM=pl] Saml sammen likheter S NP[NUM=?x] VP[NUM=?x] NP[NUM=?x] Det[NUM=?x] N[NUM=?x] VP[NUM=?x] V[NUM=?x] Det[NUM=sg] 'this' Det[NUM=pl] 'these' N[NUM=sg] 'dog' N[NUM=pl] 'dogs' V[NUM=sg] 'runs' V[NUM=pl] 'run' Det[NUM=sg] 'this' Det[NUM=pl] 'these' N[NUM=sg] 'dog' N[NUM=pl] 'dogs' V[NUM=sg] 'runs' V[NUM=pl] 'run' March 18,

5 Intuitiv tolkning CFG S NP VP Med trekk S NP[NUM=?x] VP[NUM=?x] Hvis words[i,j] er en NP og words[j,k] er en VP Så kan words[i,k] være en S Hvis words[i,j] er en NP og words[j,k] er en VP og NP sin NUM = VP sin NUM Så kan words[i,k] være en S March 18,

6 Mot en formalisering Formelt: Kan en kategori ha flere enn ett trekk? Hvilke verdier kan et trekk ta? Hva er de mulige grammatikkreglene? Hvordan skal vi tolke grammatikkreglene? Anvendelser: Hvordan skal en grammatikk med trekk for et gitt fenomen formuleres naturlig? Hva mer kan trekk brukes til? Generaliseringer Grammatikker for språk som ikke er kontekstfrie Semantiske representasjoner Komputasjonelt: Hvordan kan trekkgrammatikker parses? March 18,

7 Flere enn ett trekk i en kat., eks: tysk S NP[CASE=nom, NUM=?x, PERS=?y] VP[NUM=?x, PERS=y?] NP[CASE=?z,NUM=?x, PERS=3rd] Det[CASE=?z,NUM=?x, GEN=?u] N[CASE=?z,NUM=?x, GEN=?u] VP[NUM=?x] V[SUBC= dtv, NUM=?x] NP[CASE=dat] NP[CASE=acc] Det[NUM=sg, CASE=nom, GEN=mask] 'der' 7

8 Flere enn ett trekk i en kat., eks: tysk S NP[CASE=nom, NUM=?x, PERS=?y] VP[NUM=?x, PERS=?y] NP[CASE=?z,NUM=?x, PERS=3rd] Det[CASE=?z,NUM=?x, GEN=?u] N[CASE=?z,NUM=?x, GEN=?u] VP[NUM=?x] V[SUBC= dtv, NUM=?x] NP[CASE=dat] NP[CASE=acc] Det[NUM=sg, CASE=nom, GEN=mask] 'der' 8

9 I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj 15.1 Unifikasjon og subsumpsjon J&M, seksj Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte grammatikker (=Unifikasjonsgrammatikker) Delvis: J&M, seksj15.3, NLTK boka seksj 9.3 9

10 Trekkstrukturer Lang tradisjon i lingvistikk Eks.: fonologi En mengde trekk og verdier: For hvert trekk er det definert hvilke verdier som er mulige Et skritt videre: Hele trekkstrukturer som verdier 10

11 Trekkstrukturer som grafer Attribute Value Matrices (AVMs) Directed Acyclic Graphs (DAGs) To alternative notasjoner for det samme 11

12 Deling («Reentrancies») 12

13 Likner objektorientert programmering Likheter mellom «reentrancy» og To variable peker til samme objekt (identitet), vs. To variable har samme verdi Men ikke helt det samme! >>> a = [1,2,3] >>> b = [1,2,3] >>> c = a >>> a == b True >>> a == c True >>> a.append(4) >>> a==b False >>> a==c True >>> c [1, 2, 3, 4] 13

14 Trekkstrukturer - formelt To endelige mengder F = {f 1, f 2,, f n } A = {a 1, a 2,, a n } En trekkstruktur over F og A er Atomær, dvs et element i A, eller Ikke-atomær. Det er et objekt. Dette inneholder En mengde trekk, dvs en delmengde av F: f 1, f 2,, f j Til hvert av disse trekkene er det en verdi, som igjen er en trekkstruktur (atomær eller ikke-atomær) En trekkstruktur kan ikke inneholde to par av trekk og verdier (f k, a k ), (f p, a p ) der f k = f p, men a k =/= a p To trekkstrukturer som inneholder de samme trekk-verdiparene kan være identiske, men behøver ikke være det 18. mars 2016 (som dictionaries i python) 14

15 I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj 15.1 Unifikasjon og subsumpsjon J&M, seksj Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte grammatikker (=Unifikasjonsgrammatikker) Delvis: J&M, seksj15.3, NLTK boka seksj

16 Unifikasjon av trekkstrukturer 18. mars

17 18. mars

18 18. mars

19 18. mars

20 Subsumpsjon og unifikasjon Subsumpsjon F subsummerer G F er minst like generell som G Hvis og bare hvis: F er atomær og F=G Ellers For hvert trekk x i F: F(x) subsumerer G(x) For alle stier p, q in F: Hvis F(p) = F(q), så G(p) = G(q) Unifikasjon H er unifikasjonen av F og G H = Hvis og bare hvis Og H er den mest generelle slike trekkstrukturen 18. mars

21 I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj 15.1 Unifikasjon og subsumpsjon J&M, seksj Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte grammatikker (=Unifikasjonsgrammatikker) Delvis: J&M, seksj15.3, NLTK boka seksj

22 NLTK - implementasjon >>> fs1 = nltk.featstruct(tense='past', NUM='sg') >>> fs1 [NUM='sg', TENSE='past'] >>> print fs1 [ NUM = 'sg' ] [ TENSE = 'past' ] >>> from nltk import FeatStruct >>> fs2 = FeatStruct(CAT='vp', AGR = fs1) >>> print fs2 [ AGR = [ NUM = 'sg' ] ] [ [ TENSE = 'past' ] ] [ ] [ CAT = 'vp' ] 18. mars

23 NLTK - implementasjon >>> fs3 = fs2.unify(featstruct( "[AGR =?x, SUBJ = [AGR =?x]]")) >>> print fs3 [ AGR = (1) [ NUM = 'sg' ] ] [ [ TENSE = 'past' ] ] [ ] [ CAT = 'vp' ] [ ] [ SUBJ = [ AGR -> (1) ] ] 18. mars

24 I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj 15.1 Unifikasjon og subsumpsjon J&M, seksj Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte grammatikker (=Unifikasjonsgrammatikker) Delvis: J&M, seksj15.3, NLTK boka seksj

25 Grammatikker to alternative format 1. Trekkstrukturer i reglene NLTK er et (begrenset) forsøk på å implementere dette formatet 2. Regler + likninger Jurafsky og Martin 18. mars

26 1. Regler med trekkstrukturer S NP VP NP Det N V serve V serves En ikke-terminal suppleres med en partiell trekkstruktur Mulig deling mellom trekkstrukturene i en regel Terminalene er uendret 18. mars

27 1B. NLTKs format S NP VP S NP[AGR=?x] VP[AGR=?x] NP Det N NP[AGR=?x] Det[AGR=?x] Nom[AGR=?x] V serves V[AGR=[NUM=SG, PERS=3rd]] serves NLTKs format er en implementasjon av denne formalismen Men som vi vil se senere, har implementasjonen en del begrensninger i forhold til formalismen 18. mars

28 Grammatikker to alternative format 1. Trekkstrukturer i reglene 2. Regler + likninger S NP VP NP Det NOM V serves 29. mars

29 Sammenlikning av formatene 1. Trekkstrukturer i reglene Utvid ikke-terminaler med partielle trekkstrukturer Variable i trekkstrukturene for deling («reentrancy») Brukt for eksempel i tidlig Head-driven Phrase Structure Grammars (HPSG) 2. Regler + likninger Legg likninger til CFG-reglene En likning mellom To stier, eller En sti og en atomær verdi Inspirert av PATR Lexical-Functional Grammar Blir det samme (før evt utvidelser) 29. mars

30 En generalisering av formalisme 1 Trekkstrukturgrammatikk Syntaktisk regel: En trekkstr. på v.s Null eller flere t.s. på h.s Deling mellom trekkstr.ene Leksikalsk regel: En trekkstr. på v.s En terminal på h.s. gives 29. mars

31 En generalisering av formalisme mars 2016 Hvis det er et trekk som alle strukturene i reglene har, f.eks. CAT (eller *TYPE*) dette trekket bare tar atomære verdier, så blir dette det samme som å ha en ikke-terminal + trekkstruktur Men dette formatet gir også muligheter for utvidelser: Regler med trekkstrukturer som mangler CAT-trekk Brukes i v. 1.5 under Regler med variable som verdier for hele trekkstrukturer Brukes i v. 2.0 under gives 31

INF2820 Datalingvistikk V Gang 16.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 16.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 9. Gang 16.3 Jan Tore Lønning I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 10. gang, 20.3.2014 Jan Tore Lønning I dag Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M,

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 20.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 20.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 10. Gang 20.3 Jan Tore Lønning I dag grammatikker med trek og unifikasjon Fortsatt:) CKY og Chart: Parsing vs anerkjenning Grammatikker med trekk Tolkning av grammatikkene,

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 5.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 5.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 8. Gang 5.3 Jan Tore Lønning I dag: CNF og trekkstrukturgrammatikker Chomsky Normal Form (CNF) Grammatikker med trekk Trekkstrukturer og trekkstrukturgrammatikker Tolkning

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 9. Gang 13.3 Jan Tore Lønning I dag to deler A. Trekkstrukturgramatikker Fortsatt fra sist B. Chart-parsing Fortsetter parsing fra for to uker siden 2 TREKKSTRUKTUR- GRAMMATIKKER

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 11. gang, 27.3.2014 Jan Tore Lønning I dag Repetere en del begreper: Trekkstrukturer Unifikasjon og subsumpsjon Trekkbaserte grammatikker Form: to alternative format Tolkning

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 8. Gang 9.3 Jan Tore Lønning I dag Avslutte parsing i denne omgang Chomsky Normal Form (CNF) Algoritme for omforming CKY Algoritme Implementasjon Begynne trekkgramatikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.4 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.4 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 11. Gang 6.4 Jan Tore Lønning Sist Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 9. gang, 13.3.2014 Jan Tore Lønning I dag Chart parsing Implementasjon (Earley s algoritme) Parsing vs anerkjenning For CKY og chart Trekkbaserte ( feature-based )grammatikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 23.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 23.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 10. Gang 23.3 Jan Tore Lønning I dag Trekkbaserte grammatikker, delvis repetisjon Formelle egenskaper: Alternative format for slike grammatikker Tolkning av grammatikkreglene

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.4 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.4 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 11. Gang 6.4 Jan Tore Lønning Sist Med anbefalt lesing og rekkefølge Grammatiske trekk («features») NLTK boka, seksj 9.1 Trekkstrukturer («feature structures») J&M, seksj

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 20.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 20.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 11. Gang 20.3 Jan Tore Lønning I dag (Fra sist Trekkstrukturer og unifikasjon (J&M, seksj 15.1, J&M, seksj. 15.2) Trekkstrukturer i NLTK NLTK-boka seksj. 9.2 Trekkbaserte

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 16.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 16.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 9. Gang 16.3 Jan Tore Lønning I dag Kort repetisjon: Hoedideer i chart-parsing CKY og chart: anerkjenning vs parsing Formell språkteori: Chomsky-hierarkiet Er naturlige språk

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.4 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.4 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 11. Gang 13.4 Jan Tore Lønning I dag Unifikasjonsgrammatikker Repetisjon og overblikk: Formalisme Lingvistisk anvendelse Utvidelse av lingvistisk anvendelse NLTKs implementering

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.4 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.4 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 12. Gang 13.4 Jan Tore Lønning I dag Trekkbaserte grammatikker for naturlige språk med vekt på subkategorisering/argumenter, 3 tilnærminger a. Enkel løsning, grammatikk 1

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 12. gang, 3.4.2014 Jan Tore Lønning I dag Trekkbaserte grammatikker (unifikasjonsgrammatikker) for naturlige språk NLTKs implementering av slike Litt om lingvistiske modeller

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 19.3 del 1 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 19.3 del 1 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 10. Gang 19.3 del 1 Jan Tore Lønning I dag: to deler A. Active chart-parsing Fortsatt fra sist B. Tekstklassifisering 2 CHART-PARSING 3 I dag chart-parsing Chart-parsing:

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 5. Gang - 17.2 Jan Tore Lønning I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær Kontekstfrie grammatikker og regulære språk Kontekstfrie grammatikker for naturlige språk

Detaljer

INF2820 V2017 Oppgavesett 5 arbeidsoppgaver

INF2820 V2017 Oppgavesett 5 arbeidsoppgaver INF2820 V2017 Oppgavesett 5 arbeidsoppgaver Dette er oppgaver du kan arbeide med på egen hånd. Du kan også arbeide med dem i gruppa 28.2 (hvis du har innleveringsoppgave 2 under kontroll) og spørre gruppelæreren

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 6. Gang - 20.2 Jan Tore Lønning I dag Kontekstfrie grammatikker og naturlige språk (fortsatt fra sist) Kontekstfrie grammatikker og regulære språk Grammatikker og trær i NLTK

Detaljer

INF2820 V2017 Oppgavesett 5 Gruppe 21.2

INF2820 V2017 Oppgavesett 5 Gruppe 21.2 INF2820 V2017 Oppgavesett 5 Gruppe 21.2 Denne uka er det først noen teoretiske oppgaver. Deretter er det en del praktiske arbeidsoppgaver som vil forberede deg til arbeidet med innleveringsoppgavesett

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 15. gang, 8.5.2014 Jan Tore Lønning Språk og grammatikk Språk (formelt): En endelig mengde A Ø En undermengde L A* Grammatikk: En endelig innretning som definerer L Klasser

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 5. Gang - 16.2 Jan Tore Lønning I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Kontekstfrie grammatikker og regulære språk Kontekstfrie grammatikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 13.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 9. Gang 13.3 Jan Tore Lønning I dag chart-parsing Fortsatt fra sist: Chart-parsing: hovedideer BU chart-parsing: algoritmen NLTKs ChartParser Enkel Python-implementasjon av

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen CHARTPARSING (SEKSJ 13.4) FORMELLE EGENSKAPER VED SPRÅK (KAP. 16) 8. mars 2011 2 I dag Oppsummering fra sist: Dynamisk programmering CKY-algoritmen

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Side 1 Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2820 Datalingvistikk Eksamensdag: 6. juni 2014 Tid for eksamen: 1430-1830 Oppgavesettet er på 5 side(r) Vedlegg: 0

Detaljer

3/8/2011. I dag. Dynamic Programming. Example. Example FORMELLE EGENSKAPER VED SPRÅK (KAP. 16) Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

3/8/2011. I dag. Dynamic Programming. Example. Example FORMELLE EGENSKAPER VED SPRÅK (KAP. 16) Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen CHARTPARSING (SEKSJ 13.4) FORMELLE EGENSKAPER VED SPRÅK (KAP. 16) 8. mars 2011 2 I dag Oppsummering fra sist: Dynamisk programmering CKY-algoritmen

Detaljer

Obligatorisk oppgave 4, INF2820, 2014

Obligatorisk oppgave 4, INF2820, 2014 Obligatorisk oppgave 4, INF2820, 2014 Besvarelsene skal leveres i devilry innen 7.5 kl 1800. Filene det vises til finner du etter hvert på /projects/nlp/inf2820/ Oppgavene kan løses alene og det skal leveres

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 6.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 8. Gang 6.3 Jan Tore Lønning I dag CKY-algoritmen fortsatt fra sist Python-implementasjon av CKY Chomsky Normal Form (CNF) Chart-parsing BU-algoritme for chart-parsing 3.

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012

INF2820 Datalingvistikk V2012 INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 24. februar 2012 2 1 I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Parsing: ovenifra og ned

Detaljer

Oppgave 1 Vi har gitt følgende grammatikk for noe vi kan kalle speilengelsk :

Oppgave 1 Vi har gitt følgende grammatikk for noe vi kan kalle speilengelsk : Eksempelspørsmål Spørsmål av denne typen kan forventes til eksamen, men kanskje ikke så mange. I hvert fall ville dette pluss spørsmål fra første del av pensum blitt for mye for en tretimers eksamen. Oppgave

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 23. februar 2012 2 I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Parsing: ovenifra og ned

Detaljer

2/24/2012. Context-Free Grammars. I dag. Avledning. Eksempel: grammar1 PARSING. Jan Tore Lønning

2/24/2012. Context-Free Grammars. I dag. Avledning. Eksempel: grammar1 PARSING. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 24. februar 2012 2 Context-Free Grammars Det mest sentrale verktøyet i datalingvistikk 24. februar 2012 3 2/24/2012 Speech

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 8. Gang 9.3 Jan Tore Lønning CHART-PARSING 2 I dag Bakgrunn Svakheter med andre parsere CKY og Chart Chart-parsing: hovedideer BU chart-parsingalgoritmen Algoritmen uttrykt

Detaljer

Oppgave 1. La G1 være grammatikken med hovedsymbol S og følgende regler:

Oppgave 1. La G1 være grammatikken med hovedsymbol S og følgende regler: 2 Du kan svare på norsk, dansk, svensk eller engelsk. Du skal besvare alle spørsmålene. Vekten på de ulike spørsmålene er indikert. Du bør lese gjennom hele settet slik at du kan stille spørsmål til faglærerne

Detaljer

INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 3

INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 3 INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 3 Besvarelsene skal leveres i devilry innen fredag 23.3 kl 18.00 Det blir 5 sett med innleveringsoppgaver. Hvert sett gir inntil 100 poeng. Til sammen kan en få inntil

Detaljer

3/5/2012. Chart alternativ datastruktur. Fundamentalregelen. Chart-parsing. Bottom-up FORMELL SPRÅKTEORI. Jan Tore Lønning

3/5/2012. Chart alternativ datastruktur. Fundamentalregelen. Chart-parsing. Bottom-up FORMELL SPRÅKTEORI. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning CHART-PARSING FORMELL SPRÅKTEORI 5. mars 2012 2 Chart alternativ datastruktur NP Det Nom Fundamentalregelen NP Det Nom Nom Nom PP Nom Nom PP NP PP P NP Det

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning CHART-PARSING FORMELL SPRÅKTEORI 5. mars 2012 2 Chart alternativ datastruktur NP Det Nom Nom Nom PP NP PP P NP Det Nom, N P NP, PN 0 book 1 the 2 flight 3

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 9.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 8. Gang 9.3 Jan Tore Lønning CHART-PARSING 2 I dag Bakgrunn Svakheter med andre parsere CKY og Chart Chart-parsing: hovedideer BU chart-parsing algoritmen Algoritmen uttrykt

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen FORMELLE OG NATURLIGE SPRÅK KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER 7. februar 2011 2 Naturlige språk som formelle språk Et formelt språk består av: En

Detaljer

INF 2820 V2015: Obligatorisk innleveringsoppgave 3

INF 2820 V2015: Obligatorisk innleveringsoppgave 3 INF 2820 V2015: Obligatorisk innleveringsoppgave 3 Besvarelsene skal leveres i devilry innen fredag 17.4 kl 18.00 Filene det vises til finner du i o /projects/nlp/inf2820/cfg Del 1 RD Parsing Oppgave 1:

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk 19. januar 2014 2 I dag: 1. Time: Datalingvistikk: motivasjon og eksempler Praktisk informasjon 2. Time: Endelige tilstandsteknikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 6. Gang - 23.2 Jan Tore Lønning PARSING DEL 1 2 I dag Høyre- og venstreavledninger Recursive-descent parser (top-down) Begynne Shift-reduce parser (bottom-up) 25. februar

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, 27.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, 27.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 7. gang, 27.2 Jan Tore Lønning I dag Mellomspill: Chomsky Normal Form Tabellparsing: CKY-algoritmen Innlede Chart-Parsing 20. februar 2014 2 Chomsky-normalform (CNF) En grammatikk

Detaljer

Spørsmål 1.1 (10%) Lag en ikke-deterministisk endelig tilstandsautomat (NFA) som beskriver dette språket.

Spørsmål 1.1 (10%) Lag en ikke-deterministisk endelig tilstandsautomat (NFA) som beskriver dette språket. 2 Du kan svare på norsk, dansk, svensk eller engelsk. Du skal besvare alle spørsmålene. Vekten på de ulike spørsmålene er oppgitt. Du bør lese gjennom hele settet slik at du kan stille spørsmål til faglærerne

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 8. gang, 6.3.2014 Jan Tore Lønning I dag Chart parsing Implementasjon CKY og Chart: Parsing vs anerkjenning 2 Chart alternativ datastruktur (S, [0, 1]) (VP, [0,1]) (Det, [1,2])

Detaljer

INF1820 2013-04-12 INF1820. Arne Skjærholt INF1820. Dagens språk: Russisk. dyes yataya l yektsiya. Arne Skjærholt. десятая лекция

INF1820 2013-04-12 INF1820. Arne Skjærholt INF1820. Dagens språk: Russisk. dyes yataya l yektsiya. Arne Skjærholt. десятая лекция Arne Skjærholt десятая лекция Dagens språk: Russisk. dyes yataya l yektsiya Arne Skjærholt десятая лекция N,Σ,R,S Nå er vi tilbake i de formelle, regelbaserte modellene igjen, og en kontekstfri grammatikk

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk 20. januar 2016 2 I dag: 1. Time: Datalingvistikk: motivasjon og eksempler Praktisk informasjon 2. Time: Regulære språk OBS: Lov å

Detaljer

INF 2820 V2016: Obligatorisk innleveringsoppgave 3

INF 2820 V2016: Obligatorisk innleveringsoppgave 3 INF 2820 V2016: Obligatorisk innleveringsoppgave 3 Besvarelsene skal leveres i devilry innen torsdag 21.4 kl 18.00 Filene det vises til finner du i o /projects/nlp/inf2820/cfg Oppgave 1: Shift-reduce-effektivisering

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk 21. januar 2015 2 I dag: 1. Time: Datalingvistikk: motivasjon og eksempler Praktisk informasjon 2. Time: Endelige tilstandsteknikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 4.5 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 4.5 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 14. Gang 4.5 Jan Tore Lønning CHART PARSING 2 I dag Svakheter ved tidligere parsere RD og SR: ineffektivitet CKY: CNF Chart parsing,,dotted items og fundamentalregelen Algoritmer:

Detaljer

INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 del 1

INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 del 1 INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 del 1 Pga tekniske problemer er oppgaveteksten delt i to. Dette er første del. Andre del legges ut mandag 13.3! Besvarelsene skal leveres i devilry innen fredag 24.3

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning TABELLPARSING OG CHART- PARSING 24. februar 2012 2 I dag Mellomspill: Chomsky Normal Form Tabellparsing: CKY-algoritmen Innlede Chart-Parsing 24. februar

Detaljer

2/6/2012. Begrensninger ved regulære språk. INF2820 Datalingvistikk V2012. Formelle språk som ikke er regulære KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER.

2/6/2012. Begrensninger ved regulære språk. INF2820 Datalingvistikk V2012. Formelle språk som ikke er regulære KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER. INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning Begrensninger ved regulære Regulære er ikke ideelle modeller for naturlige, dvs Verken regulære uttrykk eller NFA er ideelle for å beskrive naturlige fordi:

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 7. Gang 2.3 Jan Tore Lønning PARSING DEL 2 2 I dag Recursive-descent parser, kort repetisjon Shift-reduce parser (bottom-up) Algoritme for anerkjenning Eksempelimplementasjon

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 26.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 26.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 7. Gang 26.2 Jan Tore Lønning I dag Fra sist: Høyre- og venstreavledninger Recursive-descent parser (top-down) Shift-reduce parser (bottom-up) Pythonimplementasjon: Shift-Reduce

Detaljer

Norsyg en syntaksbasert dyp parser for norsk

Norsyg en syntaksbasert dyp parser for norsk en syntaksbasert dyp parser for norsk Petter Haugereid petterha@hf.ntnu.no Institutt for språk- og kommunikasjonsstudier NTNU Språkteknologi ved NTNU, seminar VI, 30. november 2006 Oversikt 1 2 Oversikt

Detaljer

2/24/2012. Dynamic Programming. I dag. Example. Example PARSING. Jan Tore Lønning

2/24/2012. Dynamic Programming. I dag. Example. Example PARSING. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning TABELLPARSING OG CHART- PARSING 24. februar 2012 2 I dag Mellomspill: Chomsky Normal Form Tabellparsing: CKY-algoritmen Innlede Chart-Parsing Dynamic Programming

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 7. Gang 2.3 Jan Tore Lønning I dag CKY-algoritmen Python-implementasjon Chomsky Normal Form (CNF) 1. mars 2016 2 Dynamisk programmering I en beregning kan det inngå delberegninger

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 13. gang, 10.4.2014 Jan Tore Lønning I dag Introduksjon til semantikk Formell semantikk grunnideene Logikk i NLTK 2 Semantikk Semantikk= studiet av mening Lingvistisk semantikk

Detaljer

INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 hele

INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 hele INF 2820 V2016: Innleveringsoppgave 3 hele Dette er det komplette settet! Besvarelsene skal leveres i devilry innen fredag 24.3 kl 18.00 Det blir 5 sett med innleveringsoppgaver. Hvert sett gir inntil

Detaljer

INF2820 V2017 Oppgavesett 6 Gruppe 7.3

INF2820 V2017 Oppgavesett 6 Gruppe 7.3 INF2820 V2017 Oppgavesett 6 Gruppe 7.3 Oppgave 1: Lag en kontekstfri grammatikk som beskriver samme språk som nettverket under. S a S S c S S b A1 A1 a S A1 c S A1 b A2 A2 c S A2 a S A2 b A3 A3 a A3 A3

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 6. Gang - 24.2 Jan Tore Lønning PARSING DEL 1 2 I dag Hva er parsing? Høyre- og venstreavledninger Recursive-Descent parser (top-down) Shift-Reduce parser (bottom-up) Pythonimplementasjon:

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 6. Gang - 19.2 Jan Tore Lønning I dag Kontekstfrie grammatikker og naturlige språk Grammatikker og trær i NLTK Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær Hva er parsing?

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 7. Gang 2.3 Jan Tore Lønning I dag CKY-algoritmen Python-implementasjon Chomsky Normal Form (CNF) 2. mars 2016 2 Dynamisk programmering I en beregning kan det inngå delberegninger

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning BEGRENSNINGER VED REGULÆRE SPRÅK OG KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER 2 I dag 1. Begrensninger ved regulære språk 2. Noen egenskaper ved naturlige språk 3. Kontekstfrie

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 22. februar 2011 2 I dag Avledninger og normalformer Parsing: ovenifra og ned (top-down) Parsing: nedenifra

Detaljer

INF5830, H2009, Obigatorisk innlevering 2. 1 Oppgave: Unære produksjoner i CKY

INF5830, H2009, Obigatorisk innlevering 2. 1 Oppgave: Unære produksjoner i CKY INF5830, H2009, Obigatorisk innlevering 2 Innleveringsfrist 4.11 1 Oppgave: Unære produksjoner i CKY For bottom-up parsere, som CKY, har vi forutsatt at grammatikken er på CNF. For de ikke-leksikalske

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang 27.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 27.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 7. Gang 27.2 Jan Tore Lønning I dag Fra sist: Høyre- og venstreavledninger Recursive-descent parser (top-down) Shift-reduce parser (bottom-up) Pythonimplementasjon: Shift-Reduce

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.2 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSMASKINER OG REGULÆRE SPRÅK 19. januar 2017 2 Fysisk modell En tape delt opp i ruter. I hver rute står det et symbol. En

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 13. gang, 20.4.2016 Jan Tore Lønning I dag Introduksjon til semantikk Formell semantikk grunnideene Logikk i NLTK 2 Semantikk Semantikk= studiet av mening Lingvistisk semantikk

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.1, 16.1 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.1, 16.1 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 1.1, 16.1 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk 16. januar 2017 2 I dag: 1. Time: Datalingvistikk: motivasjon og eksempler Praktisk informasjon 2. Time: Regulære

Detaljer

INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 2

INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 2 INF 2820 V2018: Innleveringsoppgave 2 Besvarelsene skal leveres i devilry innen fredag 2.3 kl 18.00 Det blir 5 sett med innleveringsoppgaver. Hvert sett gir inntil 100 poeng. Til sammen kan en få inntil

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2015. Forelesning 4, 9.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2015. Forelesning 4, 9.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 Forelesning 4, 9.2 Jan Tore Lønning I dag Oppsummering av endelige tilstandsteknikker Begrensninger ved regulære språk Regulære uttrykk: teoretiske og praktiske Noen egenskaper

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning LITT PYTHON 2 Hvorfor Pyhton NLTK Natural Language Tool Kit: Omgivelser for å eksperimentere med datalingvistikk Diverse datalingvistiske algoritmer Inkluderte

Detaljer

1/26/2012 LITT PYTHON. INF2820 Datalingvistikk V2012. Hvorfor Pyhton. Python syntaks. Python er objektorientert. Python datatyper.

1/26/2012 LITT PYTHON. INF2820 Datalingvistikk V2012. Hvorfor Pyhton. Python syntaks. Python er objektorientert. Python datatyper. INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning LITT PYTHON 2 Hvorfor Pyhton Python syntaks NLTK Natural Language Tool Kit: Omgivelser for å eksperimentere med datalingvistikk Diverse datalingvistiske algoritmer

Detaljer

2/22/2011. Høyre- og venstreavledninger. I dag. Chomsky-normalform (CNF) Chomsky-normalform (CNF) PARSING. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

2/22/2011. Høyre- og venstreavledninger. I dag. Chomsky-normalform (CNF) Chomsky-normalform (CNF) PARSING. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 22. februar 2011 2 Høyre- og venstreavledninger Til hvert tre svarer det mange avledninger. For kontekstfrie

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2018 Forelesning 1 del 1, 15. jan. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2018 Forelesning 1 del 1, 15. jan. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 Forelesning 1 del 1, 15. jan. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk 14. januar 2018 2 I dag: 1. Time: Datalingvistikk: motivasjon og eksempler Praktisk informasjon 2. Time:

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 13. gang, 27.4.2015 Jan Tore Lønning Semantikk noen poeng fra sist Vi legger vekt på at språket er om noe det denotasjonelle aspektet ved mening Det logiske forholdet mellom

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning MER OM PARSING, SÆRLIG TABELLPARSING 20. februar 2012 2 I dag Oppsummering og utfylling fra sist: Recursive-descent parser (top-down) Shift-reduce parser

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V forelesning, 30.1 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V forelesning, 30.1 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 3. forelesning, 30.1 Jan Tore Lønning Idag Noen ord om Python Implementasjon av DFA J&Ms algoritme Oversatt til Python Rekursiv vs. Iterativ implementasjon Naiv NFA-algoritme

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang, del Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang, del Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2018 10. Gang, del 2 19.3 Jan Tore Lønning TEKSTKLASSIFISERING 2 I dag: tekstklassifisering Tekstklassifisering og maskinlæring Eksempel: NLTK "Names" Ekseperimentelt oppsett 1

Detaljer

INF2820-V2018 Oppgavesett 10 Gruppe 18.4

INF2820-V2018 Oppgavesett 10 Gruppe 18.4 INF2820-V2018 Oppgavesett 10 Gruppe 18.4 Chart-parsing med papir og penn Denne oppgaven tjener flere formål: Få bedre grep på chart-parsing See hvordan en chart-parser behandler venstrerekursjon Praktisk

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 26. januar 2015 2 ENDELIGE AUTOMATER «FINITE STATE AUTOMATA» (FSA) 26. januar 2015

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V gang, Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 14. gang, 27.4.2016 Jan Tore Lønning I dag Formell setningssemantikk: Systematisk oversettelse fra naturlig språk til logisk språk Utvidelser av det logiske språket To trinn

Detaljer

Objektorientert programmering i Python. Resten av semesteret. Innhold uke 9 Mer komplekse strukturer. Referanser og objekter, inkl Mentimeter spørsmål

Objektorientert programmering i Python. Resten av semesteret. Innhold uke 9 Mer komplekse strukturer. Referanser og objekter, inkl Mentimeter spørsmål Innhold uke 9 Mer komplekse strukturer Objektorientert programmering i Python IN1000 Høst 2018 uke 9 Siri Moe Jensen Referanser versus objekter (repetisjon) "Dot-notasjon" Spesielle metoder i egendefinerte

Detaljer

1/18/2011. Forelesninger. I dag: Obligatoriske oppgaver. Gruppeundervisning. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

1/18/2011. Forelesninger. I dag: Obligatoriske oppgaver. Gruppeundervisning. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen til INF2820 Datalingvistikk Ole Johan Dahls hus 18. januar 2011 2 I dag: 0 Praktisk informasjon OBS: Lov å stille spørsmål underveis Forelesninger

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2014. Forelesning 4, 6.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2014. Forelesning 4, 6.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 Forelesning 4, 6.2 Jan Tore Lønning I dag Oppsummering av endelige tilstandsteknikker Regulære uttrykk: teoretiske og praktiske Begrensninger ved regulære språk Noen egenskaper

Detaljer

Parsing basert på LFG: Et MlT/Xerox-system applisert på norsk

Parsing basert på LFG: Et MlT/Xerox-system applisert på norsk Helge Dyvik Institutt for fonetikk og lingvistikk Universitetet i Bergen Sydnesplass 9 5000 Bergen Knut Hofland NA VFs EDB-senter fo r humanistisk forskning Postboks 53 5014 Bergen-Universitet Parsing

Detaljer

INF INF1820. Arne Skjærholt. Negende les INF1820. Arne Skjærholt. Negende les

INF INF1820. Arne Skjærholt. Negende les INF1820. Arne Skjærholt. Negende les Arne Skjærholt egende les Arne Skjærholt egende les σύνταξις Syntaks, fra gresk for oppstilling, er studiet av hvordan vi bygger opp setninger fra ord. Pāṇini (ca. 400 år f.kr.) er den første som formulerer

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Jan Tore Lønning ENDELIGE AUTOMATER «FINITE STATE AUTOMATA» (FSA) 25. januar 2016 2 Fysisk modell En tape delt opp i ruter. I hver rute står det et symbol. En innretning som

Detaljer

Semantisk Analyse del I

Semantisk Analyse del I Semantisk Analyse del I Attributtgrammatikker Kapittel 6.1-6.2 26.02.2013 1 Statisk semantisk analyse kapittel 6: Innhold Generelt om statisk semantisk analyse Attributt-grammatikker (kapittel 6.1-6.2)

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Jan Tore Lønning ENDELIGE AUTOMATER «FINITE STATE AUTOMATA» (FSA) 3. februar 2016 2 Fysisk modell En tape delt opp i ruter. I hver rute står det et symbol. En innretning som

Detaljer

INF2820-V2014-Oppgavesett 15, gruppe 13.5

INF2820-V2014-Oppgavesett 15, gruppe 13.5 INF2820-V2014-Oppgavesett 15, gruppe 13.5 Vi møtes på FORTRESS denne uka. Semantikk i grammatikken Utgangspunktet er det lille grammatikkfragmentet med semantiske regler presentert I NLTK-boka som simple-sem.fcfg.

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Jan Tore Lønning I dag Automater og regulære uttrykk Litt Python Implementasjon av DFA i Python Naiv NFA-algoritme Smart NFA-algoritme Pythonimplementasjon av smart NFA 1.

Detaljer

Russisk i Head-Driven Phrase Structure Grammar

Russisk i Head-Driven Phrase Structure Grammar UNIVERSITETET I OSLO Institutt for informatikk Russisk i Head-Driven Phrase Structure Grammar En lingvistisk hypotesetesting Elvira Kostanda 15. desember 2008 Innhold I Hoveddel 5 1 Introduksjon 9 1.1

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK 17. januar 2012 2 Naturlige språk En mann kjøpte en bil av en mann som hadde

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning I dag Ord Begrensninger med regulære språk Regulære uttrykk i praksis Utvidete regulære uttrykk Frasestruktur og kontekstfrie grammatikker

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2014. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2014 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK 19. januar 2014 2 Naturlige språk En mann kjøpte en bil av en mann som hadde eid bilen i

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2016. Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2016. Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 Forelesning 4, 10.2 Jan Tore Lønning I dag Ord Begrensninger med regulære språk Regulære uttrykk i praksis Utvidete regulære uttrykk Frasestruktur og kontekstfrie grammatikker

Detaljer