Nltk: chomsky_normal_form () व्याकरण के लिए

को निर्मित 13 नव॰ 2017 · 4टिप्पणियाँ · स्रोत: nltk/nltk

nltk.tree.Tree में chomsky_normal_form() फ़ंक्शन है, लेकिन व्याकरण नहीं है। चूंकि सीएनएफ व्याकरण का एक रूप है, इसलिए इसे भी होना चाहिए।

enhancement nice idea parsing

स्रोत

DavidNemeskey

सभी 4 टिप्पणियाँ

NLTK में chomsky_normal_form() एक ट्री-बिनाराइज़ेशन फ़ंक्शन है। मुझे लगता है कि इसे सीधे व्याकरण पर लागू नहीं किया जा सकता है, देखें https://github.com/nltk/nltk/blob/develop/nltk/treetransforms.py

CNF में व्याकरण का रूपांतरण बल्कि जटिल है और इसे अभी तक लागू नहीं किया गया है। इस पर प्रयास किया जाए तो अच्छा होगा, लेकिन यह तुच्छ नहीं हो सकता है।

अगर किसी को योगदान देने में दिलचस्पी है, तो शुरू करने के लिए एक अच्छा एल्गोरिदम है

लैंग और लेइस (2009)। "CNF के लिए या CNF को नहीं? CYK एल्गोरिथम का एक कुशल अभी तक प्रस्तुत करने योग्य संस्करण"

alvations 14 नव॰ 2017

मैं ठीक इसी के लिए इधर-उधर देख रहा था और यहीं ठोकर खा गया,
मैंने अपनी परियोजनाओं में से एक के लिए एनएलटीके आंतरिक का शोषण करके इस कार्यक्षमता को बनाया है (और इसके शीर्ष पर एक सीकेवाई पार्सर भी, हालांकि शून्य प्रबंधन के बिना, लेकिन मेरा मानना है कि यह वैसे भी कई व्याकरणों के लिए उपयोगी है, उदाहरण के लिए एटीआईएस परीक्षण व्याकरण ), एक पीआर भेजने में खुशी होगी, बस यह पुष्टि करना चाहता था कि क्या यह समस्या अभी भी बनी हुई है और काम करने के लिए उपलब्ध है (विशेषकर https://github.com/nltk/nltk/issues/1722 में अंतिम टिप्पणियों के बाद)

इसके अलावा यदि अन्य अंक में उल्लिखित कोई सीवाईके पार्सर नहीं है, तो मुझे इसके लिए एक पीआर भी भेजकर खुशी होगी

virresh 6 दिस॰ 2018

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@virresh @alvations #1722 को बासी होने देने के लिए क्षमा करें। जीवन रास्ते में मिल गया है।

@virresh यदि आप इस पर ध्यान देना चाहते हैं तो मेरे मेहमान

https://github.com/aetilley/pcfg/blob/master/src/pcfg.py#L524

मुझे याद है कि यह सामान्य एल्गोरिथम में चरणों को पुन: व्यवस्थित करता है लेकिन मुझे यह भी याद है कि वे समकक्ष थे। सावधानी के साथ आगे बढ़ें।

मैं दूसरे मुद्दे को बंद करने जा रहा हूं।

aetilley 23 मार्च 2019

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सीएफ़जी के लिए सीएनएफ के साथ एक समस्या है; वे डुप्लीकेट प्रोडक्शंस लौटा रहे हैं। आप इसका परीक्षण कर सकते हैं:

import nltk
grammar = nltk.data.load("grammars/large_grammars/atis.cfg")
grammar = grammar.chomsky_normal_form()
print(len(grammar.productions()))
print(len(list(set(grammar.productions()))))

व्याकरण में 20344 प्रोडक्शंस हैं, जो एक सेट में परिवर्तित होने पर 12396 प्रोडक्शंस देते हैं।

Daksh 24 अक्तू॰ 2019

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