INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning"

Transkript

1 INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning

2 KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 23. februar

3 I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Parsing: ovenifra og ned (top-down) Parsing: nedenifra og opp (bottom-up) 23. februar

4 Context-Free Grammars Det mest sentrale verktøyet i datalingvistikk 2/23/2012 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 4

5 Eksempel: grammar1 23. februar

6 Avledning α β, leses: β kan direkte avledes fra α dersom: α har formen γ C δ for en ikke-terminal C det er en regel på formen C ψ og β = γ ψ δ α 1 * α m, leses: α m kan avledes fra α 1 dersom: det fins en sekvens α 1, α 2,, α m der m>1, og α i α i+1 En kontekstfri grammatikk G generer språket L(G) = { w A* S * w} 23. februar

7 Trær En CFG G, generer et tre t hviss Toppen av t er merket med S Bladene er merket med terminaler Hvert lokalt tre er tillatt av en produksjonsregel T(G) for mengde av trær generert av G Utkomme ( yield ) av treet t er symbolene på bladene i riktig rekkefølge Forkortelse: hviss for hvis og bare hvis En streng w er avledbar fra G hviss w er utkomme til et tre i T(G). 23. februar

8 Høyre- og venstreavledninger Til hvert tre svarer det mange avledninger. For kontekstfrie grammatikker er forskjellene mellom avledninger som svarer til samme tre uinteressante. En avledning er en venstreavledning ( leftmost derivation ) hvis vi alltid ekspanderer ikke-terminalen lengst til venstre. Høyreavledning defineres tilsvarende. Til ethvert tre generert av grammatikken svarer det nøyaktig en venstreavledning og nøyaktig en høyreavledning. 23. februar

9 Eksempel: VF og HF Venstreavledning: S NP VP Det N VP the N VP the dog VP the dog V NP PP the dog saw NP PP the dog saw Det N PP the dog saw a N PP the dog saw a man PP the dog saw a man P NP the dog saw a man in NP the dog saw a man in Det N the dog saw a man in the N the dog saw a man in the park Høyreavledning: S NP VP NP V NP PP NP V NP P NP NP V NP P Det N NP V NP P Det park NP V NP P the park NP V NP in the park NP V Det N in the park NP V Det man in the park NP V a man in the park NP saw a man in the park Det N saw a man in the park Det man saw a man in the park the dog saw a man in the park 23. februar

10 I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Parsing: ovenifra og ned (top-down) Parsing: nedenifra og opp (bottom-up) 23. februar

11 Parsing Gitt en grammatikk G og streng s Spm1: Er s L(G) Spørsmål om anerkjennelse ( recognition ) Spm2: Vi er interessert i (frase)strukturen til s Hvorfor er s L(G)? Finn alle trær i T(G) som har s som utkomme ( yield ) Ekvivalent: Finn alle høyreavledninger av s. Finn alle venstreavledninger av s. Parsing 23. februar

12 Recursive descent parser Lager en venstreavledning Bygger et tre: Fra toppen ( top-down ) Fra venstre mot høyre Tilstrekkelig å bare se på venstreavledninger fordi de svarer til trær Streber mot tidligst mulig å sjekke mot input-data 23. februar

13 Datastruktur Venstreavledning S NP VP Det N VP the N VP the dog VP the dog V NP PP the dog saw NP PP the dog saw Det N PP the dog saw a N PP the dog saw a man PP the dog saw a man P NP the dog saw a man in NP the dog saw a man in Det N the dog saw a man in the N the dog saw a man in the park Datastruktur S the dog saw a man in the park NP VP the dog saw a man in the park Det N VP the dog saw a man in the park N VP dog saw a man in the park VP saw a man in the park V NP PP saw a man in the park NP PP a man in the park Det N PP a man in the park N PP man in the park PP in the park P NP in the park NP the park Det N the park N park # # 23. februar

14 Algoritme ikke-deterministisk Words, Cats: strenger (Words resten av input, Cats resten av avledningen) Words:= inputstreng Cats:= list( S ) Løkke: Hvis Words=Cats=ε: stopp med suksess! Hvis first(words)=first(cats): Words:=rest(Words), Cats:=rest(Cats) Hvis first(cats) er en ikke-terminal B, velg en regel B β, og la Cats:= β + rest(cats) 23. februar

15 Kommentarer Eksempel på anerkjenning For å få parser bør vi i tillegg returnere et tre Et trinn er ikke-deterministisk: Velg en regel Dette gir et søkerom å holde orden på 23. februar

16 Søkerom RD: Venstre først = prøver reglene i fast rekkefølge Dybde-først 23. februar

17 def RDRecognize(grammar, words): top = grammar.start() return match(grammar, [top], words) def match(grammar, cats, words): if len(cats) == 0: return len(words) == 0 else: for p in grammar.productions(): if p.lhs() == cats[0]: if p.is_lexical(): if len(words)>0 and words[0] == p.rhs()[0]: if match(grammar, cats[1:], words[1:]): return True else: rhs = p.rhs() newcats = list(rhs) + cats[1:] if match(grammar, newcats, words): return True return False 23. februar

18 Hvordan representere trær i Python En mulig enkel representasjon (blant flere): En node som ikke er et blad som et par (X, Y) der: X er moras kategori Y er listen av døtre, av type list: Hvert element i Y er selv en node Y kan være tom En bladnode er en terminal, av type string Et tre er representert som en node. (S, [(NP, [(Det, ['the']), (N, ['dog'])]), (VP, [(V, ['saw']), (NP, [(Det, ['a']), (N, ['man'])]), (PP, [(P, ['in']), (NP, [(Det, ['the']), (N, ['park'])] )])])]) 23. februar

19 def RDParse(grammar, words, trace=0): top = grammar.start() init_tree = (top, []) parses = match(grammar, [init_tree], words, init_tree) def match(grammar, nodes, words, tree): """Try all possible ways for matching the *cats* and remaining *words*. Complete the *tree*. Print the successful trees for the whole sentence. Return the number of successful parses for this branch.""" if len(nodes) == 0: if len(words) == 0: skriv_tre(tree) print " " else: 23. februar

20 def match(grammar, nodes, words, tree): if len(nodes) == 0: if len(words) == 0: skriv_tre(tree) else: node = nodes[0] for p in grammar.productions(): cat = node[0] if p.lhs() == cat: if p.is_lexical(): if len(words)>0 and words[0] == p.rhs()[0]: node[1].append(words[0]) match(grammar, nodes[1:], words[1:], tree) node[1].pop() else: rhs = p.rhs() daughters = [(cat,[]) for cat in rhs] node[1][0:len(daughters)]=daughters newnodes = daughters+nodes[1:] match(grammar, newnodes, words, tree) for i in range(len(node[1])): node[1].pop() 24. februar

21 Problemer for RD-parsing 1. Venstrerekursjon: Hvordan takler parseren N AP N N N PP? 2. Dobbeltarbeid: Som en del av en overordnet gal analyse kan den finne riktige deler, men disse blir glemt 3. Prøving og feiling som er litt blind 23. februar

22 I dag Kontekstfrie grammatikker, avledninger og trær (delvis repetisjon) Parsing: ovenifra og ned (top-down) Parsing: nedenifra og opp (bottom-up) 23. februar

23 Datastruktur Høyreavledning S NP VP NP V NP PP NP V NP P NP NP V NP P Det N NP V NP P Det park NP V NP P the park NP V NP in the park NP V Det N in the park NP V Det man in the park NP V a man in the park NP saw a man in the park Det N saw a man in the park Det man saw a man in the park the dog saw a man in the park Datastruktur S # NP VP # N V NP PP # N V NP P NP # NP V NP P Det N # NP V NP P Det park NP V NP P the park NP V NP in the park NP V Det N in the park NP V Det man in the park NP V a man in the park NP saw a man in the park Det N saw a man in the park Det dog saw a man in the park # the dog saw a man in the park 23. februar

24 Bottom-up: Shift reduce parser Words, Der strenger (Words resten av input, Der det som er funnet så langt) Vanlig notasjon: Der Words Words:= inputstreng Der := ε Løkke: Hvis Words=ε og Der= S stopp med suksess! Hvis mulig, gjør en av følgende: (Shift:) Hvis Words=/=ε, La Der:=Der first(words) og Words:=rest(Words) (Reduce:) Hvis det fins α, β, B, en regel B β og Der = α β: la Der= α B 23. februar

25 Algoritme ikke-deterministisk Denne kan lett utvides til parser ved at vi legger inn deltrær i Der i stedet for bare kategorier. SR-parsere har problemer med tomme høyresider To plasser for valg/ikke-determinisme: Skal vi flytte eller redusere? Hva skal vi velge når vi har flere valg for reduksjon? Den kan gjøres mer effektiv hvis vi vet at høyresidene ikke blander terminaler og ikke-terminaler: Når vi flytter, gjør vi samtidig en unær reduksjon. Svarer til regel på formen B t (Vi kan også gjøre den mer effektiv hvis grammatikken er på CNF: Bare se på de to siste symbolene i Der når vi reduserer Svarer til regel på formen A BC) 23. februar

26 def recognize(grammar, stack, rest, trace): if trace > 0: print stack, rest if rest==[] and len(stack)==1 and stack[0]==grammar.start(): return True else: for p in grammar.productions(): if not p.is_lexical(): rhs = list(p.rhs()) n = len(rhs) if stack[-n:] == rhs: newstack = stack[0:-n] newstack.append(p.lhs()) if recognize(grammar, newstack, rest, trace): return True if not len(rest) == 0: word = rest[0] for p in grammar.productions(): if p.is_lexical() and rest[0]==p.rhs()[0]: newst = stack[:] newst.append(p.lhs()) if recognize(grammar, newst, rest[1:], trace): return True 23. februar

27 def parse(grammar, stack, rest, trees, trace): if rest == [] and len(stack)==1 and stack[0][0]==grammar.start(): trees.append(stack[0]) else: for p in grammar.productions(): if not p.is_lexical(): rhs = list(p.rhs()) n = len(rhs) top = [node[0] for node in stack[-n:]] if top == rhs: newstack = stack[0:-n] newstack.append((p.lhs(), stack[-n:])) parse(grammar, newstack, rest, trees, trace) if not len(rest) == 0: word = rest[0] for p in grammar.productions(): if p.is_lexical() and rest[0]==p.rhs()[0]: cat = p.lhs() newstack = stack[:] newstack.append((cat, [word])) newrest = rest[1:] parse(grammar,newstack, newrest, trees, trace) return trees 23. februar

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

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 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 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 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 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 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

2/20/2012. I dag. Parsing. Recursive descent parser SÆRLIG TABELLPARSING. Venstre- og høyreavledning. Jan Tore Lønning

2/20/2012. I dag. Parsing. Recursive descent parser SÆRLIG TABELLPARSING. Venstre- og høyreavledning. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning MER OM PARING, ÆRLIG TABELLPARING 20. februar 2012 2 hift-reduce parser (bottom-up) vakheter ved disse 20. februar 2012 3 Parsing Gitt en grammatikk G og

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 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

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

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 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, 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

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

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 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 V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen TABELLPARSING 1. mars 2011 2 I dag Oppsummering fra sist: Recursive-descent og Shift-reduce parser Svakheter med disse Tabellparsing: Dynamisk

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

Oppgave 2. Eksamen INF2820, 2015, oppgave 2. La gramatikk G være:

Oppgave 2. Eksamen INF2820, 2015, oppgave 2. La gramatikk G være: 2 Eksamen INF2820, 2015, oppgave 2 Oppgave 2 La gramatikk G være: S > NP VP VP > VI VP > VTV NP VP > VS CP CP > C S NP > 'dyret' 'barnet' 'Kari' 'Ola' VI > 'sov' 'smilte' 'danset' VTV > 'kjente' 'likte'

Detaljer

3/1/2011. I dag. Recursive descent parser. Problem for RD-parser: Top Down Space. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

3/1/2011. I dag. Recursive descent parser. Problem for RD-parser: Top Down Space. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 TABELLPARSING Jan Tore Lønning & Stephan Oepen 1. mars 2011 2 I dag Oppsummering fra sist: Recursive-descent og Shift-reduce parser Svakheter med disse Tabellparsing: Dynamisk

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

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 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 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 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

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

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 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

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

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

Kap.4, del 2: Top Down Parsering Kap. 5, del 1: Bottom Up Parsing INF5110, 7/ Legger ut en oppgave til kap. 4 (se beskjed).

Kap.4, del 2: Top Down Parsering Kap. 5, del 1: Bottom Up Parsing INF5110, 7/ Legger ut en oppgave til kap. 4 (se beskjed). Kap.4, del 2: Top Down Parsering Kap. 5, del 1: Bottom Up Parsing INF5110, 7/2-2008 Legger ut en oppgave til kap. 4 (se beskjed). tein Krogdahl Ifi, UiO Merk: Av de foilene som ble delt ut på papir på

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

Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom up parsing) INF5110. Stein Krogdahl Ifi, UiO

Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom up parsing) INF5110. Stein Krogdahl Ifi, UiO Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom up parsing) INF5110 NB: Disse foilene er litt justert og utvidet i forhold til de som er delt ut tidligere på en forelesning. Ta dem ut på nytt! Stein Krogdahl

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

INF3110 Programmeringsspråk

INF3110 Programmeringsspråk INF3 Programmeringsspråk Dagens tema Syntaks (Komp 47, kap 3 (og noe 4)) Repetisjon Regulære språk i klassisk BNF Regulære språk i utvidet BNF Regulære språk i jerbanediagrammer Regulære språk og automater

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

Syntax/semantics - I INF 3110/ /29/2005 1

Syntax/semantics - I INF 3110/ /29/2005 1 Syntax/semantics - I Program program execution Compiling/interpretation Syntax Classes of langauges Regular langauges Context-free langauges Scanning/Parsing Meta models INF 3/4-25 8/29/25 Program

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 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

Syntaksanalyse. Skanner (repetisjon) Parsering top-down bottom-up LL(1)-parsering Recursive descent Forutsetninger. IN 211 Programmeringsspråk

Syntaksanalyse. Skanner (repetisjon) Parsering top-down bottom-up LL(1)-parsering Recursive descent Forutsetninger. IN 211 Programmeringsspråk Syntaksanalyse Skanner (repetisjon) Parsering top-down bottom-up LL(1)-parsering Recursive descent Forutsetninger Ark 1 av 26 Forelesning 15.10.2001 Syntaksanalyse En parser er et program som analyserer

Detaljer

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

Repetisjon. 1 binærtall. INF3110 Programmeringsspråk. Sist så vi ulike notasjoner for syntaks: Jernbanediagrammer. BNF-grammatikker.

Repetisjon. 1 binærtall. INF3110 Programmeringsspråk. Sist så vi ulike notasjoner for syntaks: Jernbanediagrammer. BNF-grammatikker. INF3 Programmeringsspråk INF3 Programmeringsspråk Dagens tema Syntaks (Komp 47, kap 3 (og noe 4)) Repetisjon Regulære språk i klassisk NF Regulære språk i utvidet NF Regulære språk i jerbanediagrammer

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2012. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2012 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 20. januar 2012 2 Non-Determinism Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin

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 LITT PYTHON 2 Hvorfor Pyhton NLTK Natural Language Tool Kit: Omgivelser for å eksperimentere med datalingvistikk Diverse datalingvistiske algoritmer Inkluderte

Detaljer

1/31/2011 SAMMENHENGER FSA OG REGULÆRE UTTRYKK. Regulære språk. Fra FSA til RE. Fra regulært uttrykk til NFA REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2

1/31/2011 SAMMENHENGER FSA OG REGULÆRE UTTRYKK. Regulære språk. Fra FSA til RE. Fra regulært uttrykk til NFA REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 31. januar 2011 2 Regulære språk Følgende er ekvivalente: a) L kan

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 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2015. Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2015 Jan Tore Lønning Idag Automater og regulære uttrykk Litt Python Implementasjon av DFA i Python Naiv NFA-algoritme Smart NFA-algoritme Pythonimplementasjon 30. januar 2015

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

Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden

Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden INF 5110, 31. januar 2014 Stein Krogdahl Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden Min Foil-stil: Ofte mer tekst enn man helt kan få med seg på forelesningen, for at de skal være gode til repetisjon

Detaljer

Bottom up parsering (nedenfra-og-opp) Kap. 5 del 1 Intro til parsering nedenfra-og-opp samt LR(0) og SLR(1) grammatikker INF5110 v2006

Bottom up parsering (nedenfra-og-opp) Kap. 5 del 1 Intro til parsering nedenfra-og-opp samt LR(0) og SLR(1) grammatikker INF5110 v2006 ottom up parsering (nedenfra-og-opp) Kap. 5 del 1 Intro til parsering nedenfra-og-opp samt LR(0) og LR(1) grammatikker INF5110 v2006 rne Maus, Ifi UiO t 1 t 2 t 3 t 7 t 4 t 5 t 6 LR-parsering og grammatikker

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

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 DEL 2 22. januar 2014 2 DFA deterministisk endelig maskin Q = {q0, q1, q2,, qn-1} Strengt

Detaljer

INF januar Forelesninger fremover:

INF januar Forelesninger fremover: Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering) Kap. 3, 4 og 5 i Louden Kan også lese om dette i notat delvis brukt i INF 3/4110 Se kursets hjemmeside (foreløpig 2007): Pensum/læringskrav INF 5110

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 Forelesning 2, 23.1 Jan Tore Lønning ENDELIGE TILSTANDSMASKINER OG REGULÆRE SPRÅK, DEL 2 19. januar 2017 2 Sist uke: FSA Brukes om hverandre: Finite state automaton - FSA

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 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

INF /2, 2015 Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO

INF /2, 2015 Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO INF5110 17/2, 2015 Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Mer om LR-parsering Hadde også igjen noen foiler fra 12/2 Oblig 1 er lagt ut. Det blir en intro til Oblig 1 ved Eyvind Axelsen torsdag 19/2 1 Flertydige

Detaljer

INF / Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO

INF / Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO INF5110 12/2-2013 Kap. 5, Del 2 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Dagens temaer: Noen foiler igjen fra forrige gang SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker NB: Oppgaver til kap 4 og 5 er lagt ut på undervisningsplanen

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

Språktyper og syntaksanalyseteknikker. Dagens temaer. Hvordan lage en deterministisk automat? Fra jernbanediagram til ID-automat

Språktyper og syntaksanalyseteknikker. Dagens temaer. Hvordan lage en deterministisk automat? Fra jernbanediagram til ID-automat Dagens temaer Språktyper og syntaksanalyseteknikker Regulære språk og automater (fortsatt fra forrige uke) Syntaksanalyse o Skanner o Parsering top-down bottom-up o LL()-parsering Reursive desent orutsetninger

Detaljer

Oppgave 2. INF5110 oppgave 2 på eksamen v04 med teori. FirstMengder. Arne Maus Ifi. Eks. 4.9 Beregning av First-mengde. terminal

Oppgave 2. INF5110 oppgave 2 på eksamen v04 med teori. FirstMengder. Arne Maus Ifi. Eks. 4.9 Beregning av First-mengde. terminal Oppgave 2 INF5110 oppgave 2 på eksamen v04 med teori rne Maus Ifi FirstMengder Def { terminal First () = { a finnes avledning * a α } Dessuten: Om er utnullbar, så er ε First() Eks. 4.9 eregning av First-mengde

Detaljer

Syntax/semantics INF 3110/ /8/2004 1

Syntax/semantics INF 3110/ /8/2004 1 Syntax/semantics Program program execution Paradigms Compiling/interpretation Syntax Classes of langauges Regular langauges Context-free langauges Scanning/Parsing Meta models INF 3/4-24 9/8/24 Program

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

Oppgave 1 (samlet 40%)

Oppgave 1 (samlet 40%) 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

INF5110 Kap. 5: Parsering nedenfra-og-opp (Bottom-up parsing) 21/ Stein Krogdahl Ifi, UiO. Angående Oblig 1:

INF5110 Kap. 5: Parsering nedenfra-og-opp (Bottom-up parsing) 21/ Stein Krogdahl Ifi, UiO. Angående Oblig 1: INF5110 Kap. 5: Parsering nedenfra-og-opp (Bottom-up parsing) Del 1 21/2-2014 Stein Krogdahl Ifi, UiO ngående Oblig 1: Blir lagt ut tirsdag/onsdag neste uke Oblig-ansvarlig Henning Berg orienterer 28/2

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

Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2009

Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2009 Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2009 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Torsdag 26/2: Første time Kap. 5 (avslutning?) Andreas Svendsen kommer andre time, snakker om oblig 1 (spesielt

Detaljer

Dagens tema Syntaks (kapittel Komp. 47, kap. 1 og 2)

Dagens tema Syntaks (kapittel Komp. 47, kap. 1 og 2) Dagens tema Syntaks (kapittel 2.1 + Komp. 47, kap. 1 og 2) 1/19 Forelesning 6 1.10.2003 Litt om kompilering og interpretering En kompilator oversetter et program til et annet språk, for eksempel maskinspråk.

Detaljer

Litt om kompilering og interpretering. Dagens tema Syntaks (kapittel Komp. 47, kap. 1 og 2) Syntaks og semantikk

Litt om kompilering og interpretering. Dagens tema Syntaks (kapittel Komp. 47, kap. 1 og 2) Syntaks og semantikk Litt om kompilering og interpretering Dagens tema Syntaks (kapittel 2. + Komp. 47, kap. og 2) En kompilator oversetter et program til et annet språk, for eksempel maskinspråk. Et program interpreteres

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

Kap. 4, del I: Top Down Parsering Pluss oppgave til kapittel 3 INF5110 V2008

Kap. 4, del I: Top Down Parsering Pluss oppgave til kapittel 3 INF5110 V2008 Kap. 4, del I: Top Down Parsering Pluss oppgave til kapittel 3 INF5110 V2008 Stein Krogdahl Ifi, UiO NB: Av de foilene som ble delt ut på papir på forelesningen 5/2 så utgår nr 39 43. Foil 44 er tatt med

Detaljer

Stoff som i boka står i kap 4, men som er

Stoff som i boka står i kap 4, men som er INF5110 V2011 Stoff som i boka står i kap 4, men som er generelt stoff om grammatikker 9. Februar 2011 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Oppgaver som gjennomgås gå tirsdag 15/2: - Spørsmålene på de to siste foilene

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 30.3 Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang 30.3 Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2016 10. Gang 30.3 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

Hvor er vi nå - kap. 3 (+4,5)? Forenklet skisse av hva en parser gjør PARSER. Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering)

Hvor er vi nå - kap. 3 (+4,5)? Forenklet skisse av hva en parser gjør PARSER. Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering) Hvor er vi nå - kap. 3 (+4,5)? Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering) INF5110 - kap.3 i Louden + hjelpenotat (se hjemmesida) Arne Maus Ifi, UiO v2006 program Pre - processor Makroer Betinget

Detaljer

Dagens Tema: Grammatikker

Dagens Tema: Grammatikker INF 5110, 8. februar 2011 Stein Krogdahl Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden Min Foil-stil: Ofte mer tekst enn man helt kan få med seg på forelesningen, for at de skal være gode til repetisjon

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

Kap.4 del 2 Top Down Parsering INF5110 v2005. Arne Maus Ifi, UiO

Kap.4 del 2 Top Down Parsering INF5110 v2005. Arne Maus Ifi, UiO Kap.4 del 2 Top Down Parsering INF5110 v2005 Arne Maus Ifi, UiO LL(1) tabell for uttrykks-grammatikk Har fjernet venstrerekursjon: Har fjernet venstre-rekursjon: Alternativ def. av LL(1) grammatikker Sier

Detaljer

Dagens Tema: Grammatikker

Dagens Tema: Grammatikker INF 5110, 9. februar 2010 Stein Krogdahl Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden Min Foil-stil: Ofte mer tekst enn man helt kan få med seg på forelesningen, for at de skal være gode til repetisjon

Detaljer

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning

INF2820 Datalingvistikk V Gang Jan Tore Lønning INF2820 Datalingvistikk V2017 5. Gang - 13.2 Jan Tore Lønning I dag Tekstnormalisering: lemmatisering og «stemming» Tagget tekst og tagging Begrensninger ved regulære språk Frasestruktur og kontekstfrie

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

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Side 1 Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF2820 Datalingvistikk Eksamensdag: 14. juni 2016 Tid for eksamen: 1430-1830 Oppgavesettet er på 5 side(r) Vedlegg: 0

Detaljer

Kap. 4: Ovenfra-ned (top-down) parsering

Kap. 4: Ovenfra-ned (top-down) parsering Kap. 4: Ovenfra-ned (top-down) parsering Dette bør leses om igjen etter kapittelet: First og Follow-mengder Boka tar det et stykke uti kap 4, vi tok det først (forrige foilbunke) LL(1)-parsering og boka

Detaljer

Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden

Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden INF 5110, 1. februar 2012 Stein Krogdahl Dagens Tema: Grammatikker Kap. 3 i K. C. Louden Min Foil-stil: Ofte mer tekst enn man helt kan få med seg på forelesningen, for at de skal være gode til repetisjon

Detaljer

Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering)

Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering) Kontekstfrie grammatikker og syntaksanalyse (parsering) INF5110 - kap.3 i Louden + hjelpenotat (se hjemmesida) Arne Maus Ifi, UiO v2005 Hvor er vi nå - kap. 3 (+4,5)? program Symboltabell tekst tokens

Detaljer

Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom-up parsering) 16/ Stein Krogdahl Ifi, UiO

Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom-up parsering) 16/ Stein Krogdahl Ifi, UiO Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom-up parsering) INF5110 16/2-2011 tein Krogdahl Ifi, UiO 1 Bottom up parsering (nedenfra-og-opp) B B t 1 t 2 t 3 t 7 t 4 t 5 t 6 LR-parsering og grammatikker:

Detaljer

Statisk semantisk analyse - Kap. 6

Statisk semantisk analyse - Kap. 6 Statisk semantisk analyse - Kap. 6 Generelt om statisk semantisk analyse Attributt-grammatikker Symboltabell Datatyper og typesjekking 3/15/11 1 Generelt om semantisk analyse Oppgave: Sjekke alle krav

Detaljer

Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF /2-2011

Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF /2-2011 Kap. 5, Del 2: SLR(1), LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 22/2-2011 Stein Krogdahl, Ifi, UiO Oppgaver til kap 4: På slutten av dagens foiler ligger noen oppgaver med svarforslag. Disse vil bli forholdsvis

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

Statisk semantisk analyse - Kap. 6

Statisk semantisk analyse - Kap. 6 Statisk semantisk analyse - Kap. 6 Generelt om statisk semantisk analyse Attributt-grammatikker Symboltabell Datatyper og typesjekking 3110/4110-2004 5110-2009 3/3/2009 1 Generelt om semantisk analyse

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

Sekventkalkyle for utsagnslogikk

Sekventkalkyle for utsagnslogikk Sekventkalkyle for utsagnslogikk Tilleggslitteratur til INF1800 Versjon 11. september 2007 1 Hva er en sekvent? Hva er en gyldig sekvent? Sekventkalkyle er en alternativ type bevissystem hvor man i stedet

Detaljer

Dagens tema: Regulære språk og uttrykk

Dagens tema: Regulære språk og uttrykk IN 2 Programmeringsspråk Dagens tema: Regulære språk og uttrykk Ulike typer språk (Kompendium 47: 23) Hvorfor er regulære uttrykk så interessante? Ulike representasjoner av regulære språk (Kompendium 47:

Detaljer

Kap. 5 del 2: LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2005. Stein Krogdahl, Ifi, UiO

Kap. 5 del 2: LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2005. Stein Krogdahl, Ifi, UiO Kap. 5 del 2: LR(1)- og LALR(1)-grammatikker INF5110 V2005 Stein Krogdahl, Ifi, UiO 1 Bottom up parsering (nedenfra-og-opp) S A B B A LR-parsering og grammatikker: t 1 t 2 t 3 t 7 t 4 t 5 t 6 - LR(0) Det

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

Plenumsregning 1. Kapittel 1. Roger Antonsen januar Velkommen til plenumsregning for MAT1030. Repetisjon: Algoritmer og pseudokode

Plenumsregning 1. Kapittel 1. Roger Antonsen januar Velkommen til plenumsregning for MAT1030. Repetisjon: Algoritmer og pseudokode Plenumsregning 1 Kapittel 1 Roger Antonsen - 17. januar 2008 Velkommen til plenumsregning for MAT1030 Torsdager 10:15 12:00 Gjennomgang av ukeoppgaver Gjennomgang av eksempler fra boka Litt repetisjon

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