取值于赋值幺半群的加权上下文无关文法及其语言

上下文无关文法是一种表达能力较强的描述语言的方法,在本文中我们引入取值于赋值幺半群的加权上下文无关文法(WCFG)及其产生的加权上下文无关语言(WCFL)。讨论了加权上下文无关文法的加权Chomsky范式文法以及加权Greibach范式文法。证明了对于取值于柯西乘积赋值幺半群上的WCFG,存在与之等价的加权Chomsky范式文法、加权Greibach范式文法;进一步讨论了加权上下文无关文法及其产生的加权上下文无关语言的一些代数性质。

一种处理结构化输入输出的中文句法分析方法

中文句法结构复杂,特征维数较高,目前已知最好的汉语句法分析效果与其他西方语言相比还有一定的差距。为进一步提高中文句法分析的效率和精度,该文提出一种采用二阶范数软间隔优化的结构化支持向量机(Structural Support Vector Machines,Structural SVMs)方法对基于短语结构的中文句法进行分析,通过构造结构化特征函数ψ(x,y),体现句法树的输入信息,并根据中文句子本身具有的强相关性,在所构造的ψ(x,y)中增加中文句法分析树中父节点的信息,使ψ(x,y)包含了更加丰富的结构信息。在宾州中文树库PCTB上的实验结果表明,该文方法与经典结构化支持向量机方法以及Berkeley Parser相比可取得较好的效果。