INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning"

Transkript

1 INF2820 Datalingvistikk V Gang 2.3 Jan Tore Lønning

2 I dag CKY-algoritmen Python-implementasjon Chomsky Normal Form (CNF) 1. mars

3 Dynamisk programmering I en beregning kan det inngå delberegninger som må foretas flere ganger Med DP tar vi vare på resultatet av disse beregningene underveis slik at Vi slipper å gjøre delberegningene flere ganger Øker effektiviteten, F.eks. i noen tilfeller fra eksponentiell til polynomisk tid Kan lagre flertydige strukturer med felles deler Vi skal se på CKY-parser, nå Chartparser, senere 3

4 CKY-parsing CKY/CYK (Cocke-Kasami-Younger) algoritmen Hovedide: 1. For hvert segment [i, j] av ord i input, bestem hvilke ikke-terminaler som disse ordene kan avledes fra 2. Bottom-up 3. Kortere segmenter før lengre segmenter 4

5 Chomsky-normalform (CNF) CKY algoritmen forutsetter at grammatikken er på Chomsky-normalform En grammatikk er på Chomsky-normalform hvis alle reglene er på en av følgende former: A B C (ikketerminaler) A t (t en terminal) Vi skal senere se at: Enhver CFG G hvor ε L(G), er svakt ekvivalent til en G på CNF. Altså L(G) = L(G ) 1. mars

6 CKY-parsing, forts. Hvilke kategorier har ord j, dvs segment [j-1,j]? Betrakt alle regler: A w j for en eller annen A Lagr disse A-ene i tabell[j-1, j] Se så på segmenter av to ord, [i, i + 2]: For å legge en ikke-terminal, A, i tabell[i, i+2] må det Finnes en regel A B C for en eller annen B og C B må utspenne [i, i+1] C må utspenne [i+1, i+2] 6

7 CKY-parsing ff. Deretter se på tre-ordsfragmenter [i, i+3]: For å legge en ikke-terminal, A, i tabell[i, i+3] må det Finnes en regel A B C for en eller annen B og C B må utspenne [i, i+1] og C må utspenne [i+1, i+3], eller B må utspenne [i, i+2] og C må utspenne [i+2, i+3] I det generelle tilfellet [i, j]: Det må finnes en regel A B C for en eller annen B og C B må utspenne [i, k] og C må utspenne [k, j], for en eller annen k, hvor i<k<j 7

8 CNF Conversion 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 8

9 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 9

10 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 10

11 Example Hvordan fylle søyle 5 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 11

12 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 12

13 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 13

14 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 14

15 Example 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 15

16 CKY Algorithm 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 16

17 CKY-implementasjon (følger pseudok.) def cky(words, cfg): tabl = [[set([]) for j in range(len(words)+1) ] for i in range(len(words))] for j in range(len(words)): tabl[j][j+1] = set([p.lhs() for p in cfg.productions() if p.rhs() == (words[j],)]) for i in range(j-1,-1,-1): for k in range(i+1, j+1, 1): tabl[i][j+1] = tabl[i][j+1].union( [p.lhs() for p in grammar.productions() if (p.rhs()[0] in tabl[i][k] and p.rhs()[1] in tabl[k][j+1])]) return tabl 17

18 CKY-implementasjon (mer prosedyrell) def cky(words, cfg): tabl = [[[] for j in range(len(words)+1) ] for i in range(len(words))] for j in range(len(words)): tabl[j][j+1] = [p.lhs() for p in cfg.productions() if p.rhs() == (words[j],)] for i in range(j-1,-1,-1): for k in range(i+1, j+1, 1): for p in grammar.productions(): if (p.rhs()[0] in tabl[i][k] and p.rhs()[1] in tabl[k][j+1]): if not p.lhs() in tabl[i][j+1]: tabl[i][j+1].append(p.lhs()) return tabl 18

19 I dag CKY-algoritmen Python-implementasjon Chomsky Normal Form (CNF) 1. mars

20 Chomsky-normalform (CNF) CKY algoritmen forutsetter at grammatikken er på Chomsky-normalform En grammatikk er på Chomsky-normalform hvis alle reglene er på en av følgende former: A B C (ikketerminaler) A t (t en terminal) Enhver CFG G hvor ε L(G) er svakt ekvivalent til en G på CNF, dvs L(G)=L(G ) 1. mars

21 Chomsky-normalform (CNF) Enhver CFG G hvor ε L(G) er svakt ekvivalent til en G på CNF Oppskrift: 1. Erstatt alle regler på formen A ε 2. Erstatt alle regler på formen A B for B en ikke-terminal 3. For hver regel A β, der β > 1 og β inneholder en eller flere terminaler t 1,, t n : 1. Innfør nye ikke-terminaler T 1,, T n. 2. Erstatt t i med T i 3. Innfør reglene T i t i for i = 1,, n 4. For hver regel A B 1 B 2 B n, n > 2, : 1. Innfør nye ikke-terminaler C 1,, C n-1 og regler 2. A B 1 C 1 3. C i B i+1 C i+1 for i = 1,, n-1 1. mars

22 De to første trinnene: 1. Erstatt alle regler på formen A ε unntatt evt. S ε: 1. Finn mengden E av alle ikke-terminaler A, s.a. A + ε 2. For hver regel B β: Legg til alle regler på formen B β, der β fremkommer ved å stryke en eller flere ikke-terminaler fra E. 3. Stryk alle regler på formen A ε 2. Erstatt alle regler på formen A B for B en ikke-terminal: 1. For enhver ikke-terminal B: For enhver A s.a. A B eller A + B: For enhver β s.a. B β: Innfør A β, hvis den ikke alt finnes 2. Fjern alle unære regler med ikke-terminal h.s. 1. mars

23 Eksempel Grammatikk 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. B ε 1. mars

24 Eksempel Grammatikk 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. B ε Trinn 1 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. stryk 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c 1. mars

25 Eksempel Grammatikk 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. B ε Trinn 1 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. stryk 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c Trinn 2 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. stryk 5. B a B c 6. strøket 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c 11.A a B c 12.A a c 1. mars

26 Eksempel Grammatikk 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. B ε Trinn 1 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. stryk 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c Trinn 2 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. strøket 5. B a B c 6. strøket 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c 11.A a B c 12.A a c Trinn 3 I. S X A II. A X A III. A X A Y IV. strøket V. B X B Z VI. strøket VII. S a VIII. A a IX. A X Y X. B X Z XI. A X B Z XII. A X Z XIII. X a XIV. Y b XV. Z c 1. mars

27 Eksempel Grammatikk 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. B ε Trinn 1 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. A B 5. B a B c 6. stryk 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c Trinn 2 E = {A, B} 1. S a A 2. A a A 3. A a A b 4. stryk 5. B a B c 6. strøket 7. S a 8. A a 9. A a b 10.B a c 11.A a B c 12.A a c Trinn 3 I. S X A II. A X A III. A X A Y IV. strøket V. B X B Z VI. strøket VII. S a VIII. A a IX. A X Y X. B X Z XI. A X B Z XII. A X Z XIII. X a XIV. Y b XV. Z c Trinn 4 I. S X A II. A X A III.a A X P III.b P A Y IV. strøket V.a B X Q V.b B Z VI. strøket VII. S a VIII. A a IX. A X Y X. B X Z XI.a A X R X1.b B Z XII. A X Z XIII. X a XIV. Y b XV. Z c 1. mars

28 Sample L1 Grammar 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 28

29 CNF Conversion 3/1/2016 Speech and Language Processing - Jurafsky and Martin 29

30 Begrensninger i CKY 1. Grammatikken må være på CNF 2. Det foreslås strukturer som holder lokalt, men ikke globalt: Løsninger baserer seg på å kombinere TD og BU Hjelp for begge problemene å innføre dotted items og chart-parsing senere i semesteret 1. mars

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 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 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 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

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

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 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 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

2/24/2012. 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, 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 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 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 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 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 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 KONTEKSTFRIE GRAMMATIKKER OG PARSING 22. februar 2011 2 I dag Avledninger og normalformer Parsing: ovenifra og ned (top-down) Parsing: nedenifra

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

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 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

2/20/2012. 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 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 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

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

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

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

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

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

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

MAKE MAKE Arkitekter AS Maridalsveien Oslo Tlf Org.nr

MAKE MAKE Arkitekter AS Maridalsveien Oslo Tlf Org.nr en omfatter 1 Perspektiv I en omfatter 2 Perspektiv II en omfatter 3 Perspektiv III en omfatter 4 Perspektiv IV en omfatter 5 Perspektiv V en omfatter 6 Perspektiv VI en omfatter 7 Perspektiv VII en omfatter

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

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

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 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 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

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

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 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 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 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

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 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

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

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 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 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

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

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 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 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

Eksamen INF2820 Datalingvistikk, H2018, Løsningsforslag

Eksamen INF2820 Datalingvistikk, H2018, Løsningsforslag Eksamen INF2820 Datalingvistikk, H2018, Løsningsforslag 1 2 Tre1: Tre 2: Tre 3: 3 Det kan være lurt å bytte ut regel NP > NP og NP med NP > NP C NP C > og Grammatikk G blander terminaler og ikketerminaler

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 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 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 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

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 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 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 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 22. januar 2015 2 ENDELIGE AUTOMATER «FINITE STATE AUTOMATA» (FSA) 23. januar 2015

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

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 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

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

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

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

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 V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen

INF2820 Datalingvistikk V2011. Jan Tore Lønning & Stephan Oepen INF2820 Datalingvistikk V2011 Jan Tore Lønning & Stephan Oepen ENDELIGE TILSTANDSTEKNIKKER OG REGULÆRE UTTRYKK I DATALINGVISTIKK DEL 2 31. januar 2011 2 SAMMENHENGER FSA OG REGULÆRE UTTRYKK 31. januar

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 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

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

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

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

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

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

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

Kap.4 del I Top Down Parsering INF5110 v2005. Arne Maus Ifi, UiO Kap.4 del I Top Down Parsering INF5110 v2005 Arne Maus Ifi, UiO Innhold Motivering Boka gir først parsering uten First/Follow-mengder og så innfører dem. Vi tar teorien først First og Follow-mengder Fjerning

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

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

Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom-up parsering) INF / Stein Krogdahl Ifi, UiO Kap. 5, del 1: Parsering nedenfra-opp (Bottom-up parsering) INF5110 8/2-2013 tein Krogdahl Ifi, UiO 1 Bottom up parsering (nedenfra-og-opp) Tokenklasser + ikketerminaler B B Tilstander Tabell for LR-parsering

Detaljer

Longest. increasing. subsequence. Betingelser. Matrise- common. Grådig vs. DP. Forside. Intro. Fibonacci-tall. Memoisering DP

Longest. increasing. subsequence. Betingelser. Matrise- common. Grådig vs. DP. Forside. Intro. Fibonacci-tall. Memoisering DP og dynamisk Matrisemultiplikasjomultiplikasjon programmering Matrise- Åsmund Eldhuset og Dette er to ganske like teknikker for å lage algoritmer De kan brukes på svært mange tilsynelatende forskjellige

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

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

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 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

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 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

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

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 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

Stoff som i boka står i kap 4, men som er. 10. Februar Ifi, UiO

Stoff som i boka står i kap 4, men som er. 10. Februar Ifi, UiO INF5110 V2010 Stoff som i boka står i kap 4, men som er generelt stoff om grammatikker 10. Februar 2010 Stein Krogdahl Ifi, UiO Oppgaver som gjennomgås 16/2: - Spørsmålene på foil 35 og 36 fra 9/10 - Finn

Detaljer

APPENDIX A 2 APPENDIX B 3 APPENDIX C 4 APPENDIX D 10

APPENDIX A 2 APPENDIX B 3 APPENDIX C 4 APPENDIX D 10 APPENDIX A APPENDIX B 3 APPENDIX C 4 APPENDIX D Appix A: Plots of selected controlled process models P-controller, Parameter to 5 output y.4.3. -. 3 4 time [s] sim sim sim3 sim4 sim5 sim6 sim7 sim8 sim9

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

Da!har!vi!avklart!det!

Da!har!vi!avklart!det! Daharviavklartdet En#studie#av#emneavrunding#i#møtesamtaler# SaraJ.Koppang Masteroppgaveiretorikkogkommunikasjon RETKOM4195(30stp.) Instituttforlingvistiskeognordiskestudier Dethumanistiskfakultet UNIVERSITETETIOSLO

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

Longest increasing. subsequence Betingelser. Longest. common subsequence. Knapsack Grådig vs. DP Moro: 2D-Nim Spørsmål. Forside. Repetisjon.

Longest increasing. subsequence Betingelser. Longest. common subsequence. Knapsack Grådig vs. DP Moro: 2D-Nim Spørsmål. Forside. Repetisjon. :: :: Dynamisk programmering Eksamenskurs Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no folk.ntnu.no/asmunde/algdat/dp.ppt Svært rask repetisjon Noen ganger (f.eks. ved utregning av Fibonaccitall) vil en rekursiv

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

VEDLEGG B FOTODOKUMENTASJON

VEDLEGG B FOTODOKUMENTASJON I Bildeliste fra tilstandsvurdering: Bilde 1: Fylling/Landside; Utglidning og bevegelse i steinvegg... II Bilde 2:Fylling/ Landside; Utglidning og bevegelse i steinvegg, sett fra landside... II Bilde 3:

Detaljer

INF 5110, 3. februar Dette foilheftet: Kapittel 3

INF 5110, 3. februar Dette foilheftet: Kapittel 3 INF 5110, 3. februar 2009 Stein Krogdahl Min Foil-stil: Ofte mer tekst enn man helt kan få med seg på forelesningen, for at de skal være gode til repetisjon De kommende ca. 4 forelesninger: Kontekstfrie

Detaljer

LOVSPEIL. Aml. 1977 / Aml. 2005

LOVSPEIL. Aml. 1977 / Aml. 2005 LOVSPEIL Aml. / Aml. 2005 Dette lovspeilet er utarbeidet av Direktoratet for arbeidstilsynet og viser hvor bestemmelser i arbeidsmiljøloven av er å gjenfinne i den nye arbeidsmiljøloven som trådte i kraft

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 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 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