Składnia. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (248 / 272)

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Składnia. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (248 / 272)"

Transkrypt

1 Składnia Składnia to nauka o związkach wyrazów w zdaniu, szyku wyrazów i roli pełnionej przez wyrazy. Zapis składni powinien w łatwy sposób umożliwiać jej opis i wykorzystanie w automatycznej analizie zdania. Analiza składniowa dostarcza informacji o związkach wyrazów w zdaniu, najczęściej w postaci drzewa. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (248 / 272)

2 Klasyfikacja opisów składni Ze względu na zakres: z szerokim pokryciem specjalizowane Ze względu na rodzaj opisywanych zależności: wyodrębniające części zdania zależnościowe Ze względu na sposób przechowywania reguł składniowych: zleksykalizowane bez leksykalizacji Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (249 / 272)

3 Gramatyki transformacyjne Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (250 / 272)

4 Gramatyki transformacyjne XṖ. spec. X X dopełnienia X (także X 0 ) element główny (ang. head), XP (także X, X, X 2 ) fraza X ( P w angielskim pochodzi od phrase, po angielsku XP jest nazywane maximal projection (of X), X (także X intermediate projection) kategoria pośrednia. Reguły: XP Spec. X X X dopełnienia Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (251 / 272)

5 Gramatyki transformacyjne. CP [+q] C C [+q] NP John IP I [+fin] I VP V [+aux] has V V [+en] read VP [+en] V NP the book Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (252 / 272)

6 Gramatyki transformacyjne. CP [+q] C V [+aux] has i NP John IP I [+fin] t i I V [+aux] t i VP V V [+en] read VP [+en] V NP the book Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (253 / 272)

7 Gramatyki transformacyjne. CP [+q] C C [+q] NP John IP I [+fin] I VP V [+aux] has V V [+en] read VP [+en] V D [+wh] which NP [+wh] N N book Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (254 / 272)

8 Gramatyki transformacyjne. NP [+wh] C which book [+q] i has j CP [+q] C NP John IP I [+fin] t j I V [+aux] t j VP V V [+en] read VP [+en] V NP [+wh] t i Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (255 / 272)

9 Lexical-Functional Grammar Analiza zdania w tej gramatyce opiera się na dwóch strukturach: c-structure (z ang. constituent structure) i f-structure (z ang. functional structure). C-structure ma postać drzew uzyskanych z użyciem gramatyki bezkontekstowej. Może mieć różną postać w różnych językach. F-structure ma postać par (cecha, wartość) i reprezentuje powiązania często odległych od siebie fragmentów zdania. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (256 / 272)

10 Lexical-Functional Grammar S 1.. S( = ) NP( subj = ) NNP( = ). John(. pred = john.. num = sg.. pers = 3) VP( = ) VBZ( = ).has(. pred = have ) VBN( = ). VP. xcomp =.. obj = obj NP( obj = ). read(. pred = read.. tense = past) DT( spec:det = ) NN( = ).book(. pred = book the( pred = the.. num = sg ).. pers = 3) Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (257 / 272)

11 Lexical-Functional Grammar S 1.. wszystkie cechy dzielone z wyższym węzłem S( = ) NP( subj = ) VP( = ) cecha pred dzielona z wyższym węzłem NNP( = ). John(. pred = john.. num = sg.. pers = 3) VBZ( = ).has(. pred = have ) VBN( = ). VP. xcomp =.. obj = obj NP( obj = ). read(. pred = read.. tense = past) DT( spec:det = ) NN( = ).book(. pred = book the( pred = the.. num = sg ).. pers = 3) Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (258 / 272)

12 Lexical-Functional Grammar S 1.. S( = ) AUX( = ) NP( subj = ) VP( xcomp =, obj = obj) Has( pred = has ) NNP( = ) VB( = ) NP( obj = ) read( pred = read ).John(. pred = John.. num = sg.. pers = 3) DT( spec:det = ) NN( = ) the( pred = the ). book(. pred = book.. num = sg.. pers = 3) Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (259 / 272)

13 Head-Driven Phrase Structure Grammar HPSG wywodzi się z GPSG (ang. Generalized Phrase Structure Grammar). Gramatyka zleksykalizowana informacje o łączliwości słów w słowniku. Gramatyka unifikacyjna poszczególne obiekty posiadają cechy, na które można nakładać ograniczenia odwzorowujące zjawiska zachodzące w języku. Część ograniczeń jest zapisywana bezpośrednio za pomocą współdzielenia cech. Część ograniczeń wynika z ogólnych zasad, takich jak zasada elementu głównego, zasada struktury argumentów, czy zasada walencji. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (260 / 272)

14 Head-Driven Phrase Structure Grammar word phon dał ss lc local cat category head 1 verb gender masc person 3rd number sg val valence subj 1 comps 2, 3 arg-st 1 NP[nom] 4, 2 NP[dat] 5, 3 NP[acc] 6 cont give giver 4 given 6 recipient 5 Zarówno słowa, jak i zdania są opisywane przez struktury cech. Współdzielenie wartości cech zapisywane jest za pomocą liczb w kwadratach, np. 1 : wartość cechy SSLCCATHEAD jest tożsama wartością cechy SSLCCATVALSUBJ. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (261 / 272)

15 Tree Adjoining Grammar Gramatyka istnieje w wielu wersjach (XTAG, LTAG, ), dla których istnieją różne analizatory składniowe. Podstawowe cechy: Z każdym słowem w słowniku związane jest drzewo określające miejsce słowa w zdaniu rolę, jaką pełni w składni. Każde podstawowa struktura (w TAG drzewo) posiada co najmniej jeden symbol końcowy (słowo). Innymi słowy: TAG jest gramatyką zleksykalizowaną. Przy dokonywaniu analizy składniowej zdania wykonuje się dwie operacje na drzewach: zastępowanie (ang. substitution) dołączanie (ang. adjunction) Na każdą z operacji można nałożyć dodatkowe warunki za pomocą unifikacji. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (262 / 272)

16 Tree Adjoining Grammar Zastępowanie Jeden z liści drzewa jest zastępowany poddrzewem o tej samej etykiecie. IṖ. DP I I VP DṖ. DṖ. V DP John a book reads W wyniku zastępowania dokonanego na liściach trzeciego drzewa otrzymamy: IṖ. DP I John I VP V DP reads a book Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (263 / 272)

17 Tree Adjoining Grammar dołączanie Podstawowe drzewa dzielimy na dwie kategorie:.1 pomocnicze: korzeń drzewa ma tę samą etykietę (kategorię) co wyznaczony liść drzewa.2 początkowe: wszystkie inne Dołączanie polega na wstawieniu drzewa pomocniczego o korzeniu A z etykietą X i wyznaczonym liściem B o tej samej etykiecie do innego drzewa w miejsce węzła C o etykiecie X w taki sposób, że rodzic węzła C staje się rodzicem węzła A, a dzieci węzła C stają się dziećmi węzła B. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (264 / 272)

18 Tree Adjoining Grammar dołączanie IṖ. DP John I I VP V DP reads a book Po operacji dołączenia otrzymamy: IṖ. DP John I I VP patiently VP V reads DP a book VṖ. patiently VP Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (265 / 272)

19 Link Grammar W tej gramatyce słowa w słowniku wyposażone są w zestawy uporządkowanych, nazwanych wiązań. Wiązania dzielą się na lewostronne (łączą się z wiązaniami innych słów leżących w tekście na lewo od danego słowa) i prawostronne (analogicznie). Lewo- i prawostronne wiązania uporządkowane są pod względem odległości słów, z których wiązaniami się łączą. Słowo może mieć kilka alternatywnych zestawów wiązań. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (266 / 272)

20 Link Grammar Ciąg słów jest zdaniem rozpoznawanym przez gramatykę, jeżeli wiązania uda się połączyć w graf spełniający następujące warunki: planarność wiązania nie przecinają się; łączliwość wiązania wystarczają do połączenia wszystkich słów zdania; spełnialność połączenia spełniają wszystkie wymagania nakładane przez wiązania słów w zdaniu. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (267 / 272)

21 Link Grammar Xp Os Wd Ss PP Ds LEFT-WALL. John.b has.v read.v the book.n. Xp PP Os Qd SIs Ds LEFT-WALL. has.v John.b read.v the book.n. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (268 / 272)

22 Link Grammar Xp Bsm PP Wq Ds*w Rw SIs LEFT-WALL. which book.n has.v John.b read.v? Xp Pv Ws Ds*w Ss Os LEFT-WALL. which book.n has.v John.b read.v? Xp I*j Ws Ds*w Ss Os LEFT-WALL. which book.n has.v John.b read.v? Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (269 / 272)

23 Definite Clause Grammar DCG jest rodzajem gramatyki metamorficznej. Jest ściśle związana z konkretnym językiem programowania prologiem. Nie oznacza to, że nie można pisać analizatorów składniowych innych gramatyk w prologu, np. Alpino analizator składniowy HPSG dla języka niderlandzkiego jest napisany właśnie w prologu. Jedyna do niedawna pełna gramatyka języka polskiego (napisana przez Stanisława Szpakowicza, a rozwijana także przez Marka Świdzińskiego) jest gramatyką DCG. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (270 / 272)

24 Literatura dotycząca składni Andrew Radford, Transformational Grammar. A First Course, Cambridge Textbooks in Linguistics, Cambridge University Press, Cheryl A. Black, A Step-by-Step Introduction to the Government and Binding Theory of Syntax, Summer Institute of Linguistics, Dostępne pod: http: // Joan Bresnan, Lexical-Functional Syntax, Blackwell, Mary Dalrymple, Lexical Functional Grammar, San Diego: Academic Press, Magdalene Grantson, Lexical Functional Grammar: Analysis and Implementation, raport techniczny, Lund University, Dostępne pod: Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (271 / 272)

25 Literatura dotycząca składni Carl Pollard, Ivan A. Sag,Head-Driven Phrase Structure Grammars, University of Chicago Press, Adam Przepiórkowski, Anna Kupść, Małgorzata Marciniak, Agnieszka Mykowiecka, Formalny opis języka polskiego. Teoria i implementacja, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa Stefan Müller, Head-Driven Phrase Structure Grammar. Eine Einführung, Stauffenburg Einführungen Nr. 17, Tübingen: Stauffenburg Verlag, Dostępne pod: Daniel Sleator, Davy Temperley, Parsing English with a Link Grammar, Third International Workshop on Parsing Technologies, Dostępny pod: www/papers/ps/lg-iwpt93.pdf Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (272 / 272)

Gramatyka TAG dla języka polskiego

Gramatyka TAG dla języka polskiego Gramatyka TAG dla języka polskiego Katarzyna Krasnowska IPI PAN 25 lutego 2013 Katarzyna Krasnowska (IPI PAN) Gramatyka TAG dla języka polskiego 25 lutego 2013 1 / 31 Plan prezentacji 1 TAG 2 Ekstrakcja

Bardziej szczegółowo

j INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI

j INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI j INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI POLSKIEJ AKADEMII NAUK ul. Jana Kazimierza 5, 01-248 Warszawa AGNIESZKA PATEJUK i ADAM PRZEPIÓRKOWSKI Co i kiedy można skoordynować w polskim oraz czy i jak to opisać w LFG

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Językoznawstwa

Wstęp do Językoznawstwa Wstęp do Językoznawstwa Prof. Nicole Nau UAM, IJ, Językoznawstwo Komputerowe Jedenaste zajęcie 15.12.2015 Składnia: Co bada? Jak bada? Konstrukcja składniowa a) ciąg (zespół) form wyrazowych związanych

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Językoznawstwa

Wstęp do Językoznawstwa Wstęp do Językoznawstwa Prof. Nicole Nau UAM, IJ, Językoznawstwo Komputerowe Dziesiąte zajęcie 08.12.2015 Składnia: Co bada? Jak bada? Konstrukcja składniowa a) ciąg (zespół) form wyrazowych związanych

Bardziej szczegółowo

Analiza znaczeniowa sterowana składnią

Analiza znaczeniowa sterowana składnią S e ISA(e, Czytanie) Czytający(e, Ola) Czytany(e, Książka) NP VP N.Ola V.czyta NP N.książkę W jaki sposób przenieść znaczenie pojedynczych słów ze słownika w odpowiednie miejsca w reprezentacji zdania?

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994]

Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne. Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994] Programowanie w Logice Gramatyki metamorficzne Przemysław Kobylański na podstawie [CM2003] i [SS1994] Gramatyki bezkontekstowe Gramatyką bezkontekstową jest uporządkowana czwórka G = Σ, N, S, P, gdzie

Bardziej szczegółowo

GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE

GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE GRAMATYKI BEZKONTEKSTOWE PODSTAWOWE POJĘCIE GRAMATYK Przez gramatykę rozumie się pewien układ reguł zadający zbiór słów utworzonych z symboli języka. Słowa te mogą być i interpretowane jako obiekty językowe

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Gramatyki bezkontekstowe I Gramatyką bezkontekstową

Bardziej szczegółowo

Parsery wykorzystywane w analizie języka naturalnego

Parsery wykorzystywane w analizie języka naturalnego Parsery wykorzystywane w analizie języka naturalnego 1. Link Grammar Parser 2. Part of Speech Tagging 3. PCFG's 4. HPCFG's 5. Parser Charniak'a 6. LoPar 7. MiniPar Autorzy: Tomasz Masternak, Adam Łączyński

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. FILOLOGIA ANGIELSKA Z PRZYGOTOWANIEM PEDAGOGICZNYM Studia pierwszego stopnia/ogólnoakademicki

Karta przedmiotu. FILOLOGIA ANGIELSKA Z PRZYGOTOWANIEM PEDAGOGICZNYM Studia pierwszego stopnia/ogólnoakademicki Karta przedmiotu FILOLOGIA ANGIELSKA Z PRZYGOTOWANIEM PEDAGOGICZNYM Studia pierwszego stopnia/ogólnoakademicki Przedmiot: Gramatyka opisowa: składnia Przedmiot w języku angielskim: Descriptive Linguistics

Bardziej szczegółowo

INŻYNIERIA LINGWISTYCZNA

INŻYNIERIA LINGWISTYCZNA LingVaria ROK X (2015), NR 2 (20) ADAM PRZEPIÓRKOWSKI INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI PAN, UNIWERSYTET WARSZAWSKI, WARSZAWA adamp@ipipan.waw.pl INŻYNIERIA LINGWISTYCZNA A OBECNA SYTUACJA JĘZYKOZNAWSTWA POLSKIEGO

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 3

Metody Kompilacji Wykład 3 Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy

Bardziej szczegółowo

Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego

Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego PCFG=Probabilistic Context-Free Grammars HLPCFG=Head-Lexicalised PCFG HG=Head Grammar HPSG=Head Grammar IG=Indexed Grammar LIG=Linear Indexed Grammar

Bardziej szczegółowo

Spis treści 1 Wprowadzenie do HPSG 2 Struktury i argumenty 3 Struktura słownika, modyfikatory i semantyka 4 Uzgodnienie 111

Spis treści 1 Wprowadzenie do HPSG 2 Struktury i argumenty 3 Struktura słownika, modyfikatory i semantyka 4 Uzgodnienie 111 Spis treści 1 Wprowadzenie do HPSG 1 1.1. Gramatyka Formalna........................... 2 1.2. Co to jest HPSG?............................. 4 1.3. Formalizm HPSG............................. 7 1.4. Teoria

Bardziej szczegółowo

10. Translacja sterowana składnią i YACC

10. Translacja sterowana składnią i YACC 10. Translacja sterowana składnią i YACC 10.1 Charakterystyka problemu translacja sterowana składnią jest metodą generacji przetworników tekstu języków, których składnię opisano za pomocą gramatyki (bezkontekstowej)

Bardziej szczegółowo

dr hab. Maciej Witek, prof. US MODELE UMYSŁU rok akademicki 2016/2017, semestr letni

dr hab. Maciej Witek, prof. US  MODELE UMYSŁU rok akademicki 2016/2017, semestr letni dr hab. Maciej Witek, prof. US http://kognitywistyka.usz.edu.pl/mwitek MODELE UMYSŁU rok akademicki 2016/2017, semestr letni Temat 2: Gramatyki Chomsky'ego jako modele umysłu Narodziny kognitywistyki 1957:

Bardziej szczegółowo

11 Probabilistic Context Free Grammars

11 Probabilistic Context Free Grammars 11 Probabilistic Context Free Grammars Ludzie piszą i mówią wiele rzeczy, a ich wypowiedzi mają zawsze jakąś określoną strukture i regularność. Celem jest znalezienie i wyizolowanie tego typu struktur.

Bardziej szczegółowo

Course type* German I BA C 90/120 WS/SS 8/9. German I BA C 30 WS 2. English I BA C 60/90 WS/SS 5/6. English I BA C 30 WS 2. German I BA L 30 WS 4

Course type* German I BA C 90/120 WS/SS 8/9. German I BA C 30 WS 2. English I BA C 60/90 WS/SS 5/6. English I BA C 30 WS 2. German I BA L 30 WS 4 Department/ Institute: Department of Modern Languages/Institute of Applied Linguistics Applied linguistics assistant first cycle degree full time programme for students with prior knowledge of German Course

Bardziej szczegółowo

Gramatyka generatywna - zarys

Gramatyka generatywna - zarys Gramatyka generatywna - zarys Wykład gościnny Agnieszka Czoska Co będzie: 1 Historia 2 Słynne drzewa 3 Elementy teorii Historia Co się składa na GG? język w mózgu, ale niezależny od innych modalności (tzw.

Bardziej szczegółowo

prezentacja wybranych modeli kompetencji komunikacyjnej

prezentacja wybranych modeli kompetencji komunikacyjnej Maciej Witek http://mwitek.univ.szczecin.pl konsultacje: czwartki, 12.00-13.30, pok. 174 przedmiot: wykład: ćwiczenia: Teorie komunikacji językowej prezentacja wybranych modeli kompetencji komunikacyjnej

Bardziej szczegółowo

Spis treści Informacje podstawowe Predykaty Przykłady Źródła RDF. Marek Prząda. PWSZ w Tarnowie. Tarnów, 6 lutego 2009

Spis treści Informacje podstawowe Predykaty Przykłady Źródła RDF. Marek Prząda. PWSZ w Tarnowie. Tarnów, 6 lutego 2009 PWSZ w Tarnowie Tarnów, 6 lutego 2009 1 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia 2 3 4 Interpretacja trójek i SWI-Prolog Składnia Opis (ang. Resource Description Framework) jest specyfikacją modelu metadanych,

Bardziej szczegółowo

Jerzy Nawrocki, Wprowadzenie do informatyki

Jerzy Nawrocki, Wprowadzenie do informatyki Jerzy Nawrocki, Jerzy Nawrocki Wydział Informatyki Politechnika Poznańska jerzy.nawrocki@put.poznan.pl Sztuczna inteligencja i język naturalny Test Turinga (1950) A B Komputer Człowiek Gracz Alan Turing

Bardziej szczegółowo

Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr)

Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) Wykład3,str1 Definiowanie języka przez wyrażenie regularne(wr) DEFINICJA: (wyrażenia regularne) M(specjalneznakinienależącedoalfabetu:{,},, ) literyalfabetusąwr złożeniawrsąwr: jeśliw 1 iw 2 sąwr,to{w

Bardziej szczegółowo

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Wysokość drzewa Głębokość węzła Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 3 Struktury drzewiaste drzewo binarne szczególny przypadek drzewa, które jest szczególnym przypadkiem grafu skierowanego, stopień każdego wierzchołka jest

Bardziej szczegółowo

inżynieria Lingwistyczna a obecna sytuacja językoznawstwa PoLskiego

inżynieria Lingwistyczna a obecna sytuacja językoznawstwa PoLskiego LingVaria X (2015) 2(20) doi: 10.12797/LV.10.2015.20.11 Adam Przepiórkowski Instytut Podstaw Informatyki PAN, Uniwersytet Warszawski, Warszawa adamp@ipipan.waw.pl inżynieria Lingwistyczna a obecna sytuacja

Bardziej szczegółowo

Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,

Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10, 1 Kwantyzacja wektorowa Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10, 28.04.2006 Kwantyzacja wektorowa: dane dzielone na bloki (wektory), każdy blok kwantyzowany jako jeden element danych. Ogólny

Bardziej szczegółowo

Model zaszumionego kanału

Model zaszumionego kanału W X kanal Y W^ koder dekoder p(y x) Oryginalna praca Shannona polegała na poszukiwaniu takiego kodowania, które umożliwiało ustalenie nadmiarowości informacji w taki sposób, żeby na wyjściu można było

Bardziej szczegółowo

do osób zainteresowanych językiem polskim, jego składnią, zjawiskami z pogranicza składni i semantyki oraz z pogranicza składni i morfologii;

do osób zainteresowanych językiem polskim, jego składnią, zjawiskami z pogranicza składni i semantyki oraz z pogranicza składni i morfologii; Cel, zakres, adresat Celem niniejszej pracy jest przedstawienie formalnego opisu wybranych zjawisk języka polskiego oraz implementacji prototypu parsera (tj. analizatora składniowego) języka polskiego

Bardziej szczegółowo

Języki i gramatyki formalne

Języki i gramatyki formalne Języki i gramatyki formalne Języki naturalne i formalne Cechy języka naturalnego - duża swoboda konstruowania zdań (brak ścisłych reguł gramatycznych), duża ilość wyjątków. Języki formalne - ścisły i jednoznaczny

Bardziej szczegółowo

Próba opisu formalnego polskich konstrukcji komitatywnych p.1

Próba opisu formalnego polskich konstrukcji komitatywnych p.1 Próba opisu formalnego polskich konstrukcji komitatywnych Beata Trawiński trawinski@sfs.uni-tuebingen.de Rygorystyczny opis języków naturalnych Zakład Językoznawstwa Komputerowego Instytut Języka Polskiego

Bardziej szczegółowo

Maszynowe tłumaczenie Polskiego Języka Migowego

Maszynowe tłumaczenie Polskiego Języka Migowego Maszynowe tłumaczenie Polskiego Języka Migowego Projekt WiTKoM Dorota Grądalska VoicePIN.com Sp. z o.o; Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji, Katedra Elektroniki

Bardziej szczegółowo

Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo

Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo Sprawozdanie Podstawy Informatyki Laboratoria Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo Maciej Tarkowski maciek@akom.pl grupa VII 1/8 1. Stos Stos (ang. Stack) jest podstawową liniową strukturą

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki.

Wprowadzenie do analizy składniowej. Bartosz Bogacki. Wprowadzenie do analizy składniowej Bartosz Bogacki Bartosz.Bogacki@cs.put.poznan.pl Witam Państwa. Wykład, który za chwilę Państwo wysłuchają dotyczy wprowadzenia do analizy składniowej. Zapraszam serdecznie

Bardziej szczegółowo

i INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI

i INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI Struktura składnikowa w polskiej gramatyce LFG Agnieszka Patejuk i INSTYTUT PODSTAW INFORMATYKI POLSKIEJ AKADEMII NAUK ul. Jana Kazimierza 5, 01-248 Warszawa Seminarium ZIL, 23 kwietnia 2012 Wykorzystane

Bardziej szczegółowo

Lokalizacja Oprogramowania

Lokalizacja Oprogramowania mgr inż. Anton Smoliński anton.smolinski@zut.edu.pl Lokalizacja Oprogramowania 16/12/2016 Wykład 6 Internacjonalizacja, Testowanie, Tłumaczenie Maszynowe Agenda Internacjonalizacja Testowanie lokalizacji

Bardziej szczegółowo

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy

JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowy JAO - lematy o pompowaniu dla jezykow bezkontekstowych Postać normalna Chomsky ego Gramatyka G ze zbiorem nieterminali N i zbiorem terminali T jest w postaci normalnej Chomsky ego wtw gdy każda produkcja

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania

Bardziej szczegółowo

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna

Analiza semantyczna. Gramatyka atrybutywna Analiza semantyczna Do przeprowadzenia poprawnego tłumaczenia, oprócz informacji na temat składni języka podlegającego tłumaczeniu, translator musi posiadać możliwość korzystania z wielu innych informacji

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4 Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp

Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp Metody Kompilacji Wykład 1 Wstęp Literatura: Alfred V. Aho, Ravi Sethi, Jeffrey D. Ullman: Compilers: Princiles, Techniques, and Tools. Addison-Wesley 1986, ISBN 0-201-10088-6 Literatura: Alfred V. Aho,

Bardziej szczegółowo

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych

JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych JAO - Wprowadzenie do Gramatyk bezkontekstowych Definicja gramatyki bezkontekstowej Podstawowymi narzędziami abstrakcyjnymi do opisu języków formalnych są gramatyki i automaty. Gramatyka bezkontekstowa

Bardziej szczegółowo

Metody automatycznego wykrywania błędów w bankach drzew

Metody automatycznego wykrywania błędów w bankach drzew Metody automatycznego wykrywania błędów w bankach drzew Katarzyna Krasnowska IPI PAN 26 listopada 2012 Katarzyna Krasnowska (IPI PAN) Automatyczne wykrywanie błędów 26 listopada 2012 1 / 49 Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

2012-01-16 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew

2012-01-16 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew 0-0-6 PLAN WYKŁADU Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew BAZY DANYCH Wykład 9 dr inż. Agnieszka Bołtuć INDEKSY - DEFINICJE Indeksy to pomocnicze struktury

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy

Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne. dr hab. inż. Mikołaj Morzy Wprowadzenie do programowania języki i gramatyki formalne dr hab. inż. Mikołaj Morzy plan wykładu wprowadzenie gramatyki podstawowe definicje produkcje i drzewa wywodu niejednoznaczność gramatyk hierarchia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych

Algorytmy i Struktury Danych Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Wstęp do logiki. Semiotyka cd.

Wstęp do logiki. Semiotyka cd. Wstęp do logiki Semiotyka cd. Gramatyka kategorialna jest teorią formy logicznej wyrażeń. Wyznacza ją zadanie sporządzenia teoretycznego opisu związków logicznych takich jak wynikanie, równoważność, wzajemna

Bardziej szczegółowo

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego

2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego 2.2. Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky'ego Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną G = gdzie: N zbiór symboli nieterminalnych, T zbiór symboli terminalnych, P zbiór

Bardziej szczegółowo

Metoda Tablic Semantycznych

Metoda Tablic Semantycznych Procedura Plan Reguły Algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki Plan Procedura Reguły 1 Procedura decyzyjna Logiczna równoważność formuł Logiczna konsekwencja Procedura decyzyjna 2 Reguły α, β,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy zapisywane w pseudojęzyku programowania. Klasa 2 Lekcja 6

Algorytmy zapisywane w pseudojęzyku programowania. Klasa 2 Lekcja 6 Algorytmy zapisywane w pseudojęzyku programowania Klasa 2 Lekcja 6 Dlaczego stosujemy pseudojęzyk? Każdy język j programowania określa pewną notację,, służąs żącą do zapisywania tekstu programu. Zanim

Bardziej szczegółowo

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru.

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru. Spis treści 1 Drzewa 1.1 Drzewa binarne 1.1.1 Zadanie 1.1.2 Drzewo BST (Binary Search Tree) 1.1.2.1 Zadanie 1 1.1.2.2 Zadanie 2 1.1.2.3 Zadanie 3 1.1.2.4 Usuwanie węzła w drzewie BST 1.1.2.5 Zadanie 4

Bardziej szczegółowo

Załącznik Nr 5 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Wstęp do językoznawstwa. 2. KIERUNEK: filologia, specjalność filologia angielska

Załącznik Nr 5 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Wstęp do językoznawstwa. 2. KIERUNEK: filologia, specjalność filologia angielska Załącznik Nr 5 KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Wstęp do językoznawstwa 2. KIERUNEK: filologia, specjalność filologia angielska 3. POZIOM STUDIÓW: studia pierwszego stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW:

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 1 Języki formalne i automaty Ćwiczenia Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... Wstęp teoretyczny... 2 Wprowadzenie do teorii języków formalnych... 2 Gramatyki... 5 Rodzaje gramatyk... 7 Zadania...

Bardziej szczegółowo

Korpusowe badania składniowe

Korpusowe badania składniowe derwojed@uw.edu.pl Sesja korpusowa 16 lipca 2009 r. 1 Wstęp: korpus tekstów 2 A. Wierzbicka, System składniowy prozy polskiego renesansu 3 M. Świdziński, Własności składniowe wypowiedników polskich 4 M.

Bardziej szczegółowo

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)

Dynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy) Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3 XML DOM XML DOCUMENT OBJECT MODEL CZĘŚĆ 1

WYKŁAD 3 XML DOM XML DOCUMENT OBJECT MODEL CZĘŚĆ 1 WYKŁAD 3 XML DOM XML DOCUMENT OBJECT MODEL CZĘŚĆ 1 XML DOM (ang. XML Document Object Model Obiektowy Model Dokumentu XML) Inaczej drzewo DOM to hierarchiczny, obiektowy model dokumentu XML. DOM to platforma

Bardziej szczegółowo

dr hab. Maciej Witek, prof. US http://kognitywistykanaus.pl/mwitek MODELE UMYSŁU

dr hab. Maciej Witek, prof. US http://kognitywistykanaus.pl/mwitek MODELE UMYSŁU dr hab. Maciej Witek, prof. US http://kognitywistykanaus.pl/mwitek MODELE UMYSŁU Model umysłu narzędzie badawcze wykorzystywane w kognitywistyce ( ) model umysłu to system założeń hipotetyczno-teoretycznych

Bardziej szczegółowo

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik Wykład X Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2016 c Copyright 2016 Janusz Słupik Drzewa binarne Drzewa binarne Drzewo binarne - to drzewo (graf spójny bez cykli) z korzeniem (wyróżnionym

Bardziej szczegółowo

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2 Języki formalne i automaty Ćwiczenia 2 Autor: Marcin Orchel Spis treści Spis treści... 1 Wstęp teoretyczny... 2 Metoda brute force... 2 Konwersja do postaci normalnej Chomskiego... 5 Algorytm Cocke a-youngera-kasamiego

Bardziej szczegółowo

Efektywna analiza składniowa GBK

Efektywna analiza składniowa GBK TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI Efektywna analiza składniowa GBK Rozbiór zdań i struktur zdaniowych jest w wielu przypadkach procesem bardzo skomplikowanym. Jego złożoność zależy od rodzaju reguł produkcji

Bardziej szczegółowo

Języki, automaty i obliczenia

Języki, automaty i obliczenia Języki, automaty i obliczenia Wykład 9: Własności języków bezkontekstowych Sławomir Lasota Uniwersytet Warszawski 27 kwietnia 2016 Plan 1 Pompowanie języków bezkontekstowych 2 Własności domknięcia 3 Obrazy

Bardziej szczegółowo

Listy, kolejki, stosy

Listy, kolejki, stosy Listy, kolejki, stosy abc Lista O Struktura danych składa się z węzłów, gdzie mamy informacje (dane) i wskaźniki do następnych węzłów. Zajmuje tyle miejsca w pamięci ile mamy węzłów O Gdzie można wykorzystać:

Bardziej szczegółowo

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe

Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe 1 Plan rozdziału 2 Indeksy Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny Indeksy wielopoziomowe Indeksy typu B-drzewo B-drzewo B+ drzewo B* drzewo Wprowadzenie 3 Indeks podstawowy

Bardziej szczegółowo

Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego Ciekawe zastosowania

Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego Ciekawe zastosowania Gramatyki wykorzystywane w analizie języka naturalnego Ciekawe zastosowania Anna Sikora Janusz Głowiak Gramatyka W zakres gramatyki wchodzą: Leksykologia

Bardziej szczegółowo

Hierarchia Chomsky ego

Hierarchia Chomsky ego Hierarchia Chomsky ego Gramatyki nieograniczone Def. Gramatyką nieograniczoną (albo typu 0) nazywamy uporządkowaną czwórkę G= gdzie: % Σ - skończony alfabet symboli końcowych (alfabet, nad którym

Bardziej szczegółowo

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >

< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 > Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających

Bardziej szczegółowo

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki

Analiza leksykalna 1. Teoria kompilacji. Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Analiza leksykalna 1 Teoria kompilacji Dr inż. Janusz Majewski Katedra Informatyki Zadanie analizy leksykalnej Kod źródłowy (ciąg znaków) Analizator leksykalny SKANER Ciąg symboli leksykalnych (tokenów)

Bardziej szczegółowo

Parsowanie semantyczne i jego zastosowania

Parsowanie semantyczne i jego zastosowania Parsowanie semantyczne i jego zastosowania Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 18 czerwca 2015 Wojciech Jaworski, Adam Przepiórkowski (IPI PAN) Parsowanie

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki

Teoretyczne podstawy informatyki Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a Model danych oparty na drzewach 1 Model danych oparty na drzewach Istnieje wiele sytuacji w których przetwarzane informacje mają strukturę hierarchiczną lub zagnieżdżoną,

Bardziej szczegółowo

Bank częściowo ujednoznacznionych struktur LFG

Bank częściowo ujednoznacznionych struktur LFG Bank częściowo ujednoznacznionych struktur LFG Katarzyna Krasnowska 1 Witold Kieraś 1,2 1 IPI PAN 2 IJP UW 7 października 2013 Katarzyna Krasnowska Witold Kieraś Bank struktur LFG 7 października 2013 1

Bardziej szczegółowo

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa

Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Programowanie deklaratywne i logika obliczeniowa Wykład logika 12 godzin Dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. PP dyżur: poniedziałek 9.30-11.00 p. 10,

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Stosy, kolejki, drzewa Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. VII Jesień 2013 1 / 25 Listy Lista jest uporządkowanym zbiorem elementów. W Pythonie

Bardziej szczegółowo

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa. Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Plan Procedura decyzyjna Reguły α i β - algorytm Logika obliczeniowa Instytut Informatyki 1 Procedura decyzyjna Logiczna konsekwencja Teoria aksjomatyzowalna

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Teoria automatów i języków formalnych. Literatura (1)

Wprowadzenie. Teoria automatów i języków formalnych. Literatura (1) Wprowadzenie Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Literatura (1) 1. Aho A. V., Sethi R., Ullman J. D.: Compilers. Principles, Techniques and Tools, Addison-Wesley,

Bardziej szczegółowo

Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych

Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych Uniwersytet im. Adama Mickiewicza Wydział Matematyki i Informatyki Paweł Skórzewski nr albumu: 301654 Efektywny parsing języka naturalnego przy użyciu gramatyk probabilistycznych Praca magisterska na kierunku:

Bardziej szczegółowo

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI

JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Stefan Sokołowski JĘZYKIFORMALNE IMETODYKOMPILACJI Inst. Informatyki Stosowanej, PWSZ Elbląg, 2009/2010 JĘZYKI FORMALNE reguły gry Wykład1,2X2009,str.1 Zasadnicze informacje: http://iis.pwsz.elblag.pl/

Bardziej szczegółowo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo

Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Wykład: dane w strukturze, funkcje i rodzaje struktur, LIFO, last in first out, kolejka FIFO, first in first out, push, pop, size, empty, głowa, ogon, implementacja

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. wykład 5

Algorytmy i struktury danych. wykład 5 Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Kompilatory. Literatura. Translatory. Literatura Translatory. Paweł J. Matuszyk

Plan wykładu. Kompilatory. Literatura. Translatory. Literatura Translatory. Paweł J. Matuszyk Plan wykładu (1) Paweł J. Matuszyk AGH Kraków 1 2 tor leksykalny tor syntaktyczny Generator pośredniego Generator wynikowego Hopcroft J. E., Ullman J. D., Wprowadzenie do teorii automatów, języków i obliczeń,

Bardziej szczegółowo

Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar).

Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar). 1 2 Opis wzorców polegający na na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang. contex-free grammar). Jednym z ważnych zastosowań gramatyksą specyfikacje języków

Bardziej szczegółowo

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola:

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola: Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

JIP. Analiza składni, gramatyki

JIP. Analiza składni, gramatyki JIP Analiza składni, gramatyki Książka o różnych językach i paradygmatach 2 Polecam jako obowiązkową lekturę do przeczytania dla wszystkich prawdziwych programistów! Podsumowanie wykładu 2 3 Analiza leksykalna

Bardziej szczegółowo

Implementacja gramatyk HPSG w systemie TRALE

Implementacja gramatyk HPSG w systemie TRALE Implementacja gramatyk HPSG w systemie TRALE Beata Trawiński trawinski@sfs.uni-tuebingen.de Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Warszawa, 9.11.00 Implementacja gramatyk HPSGw systemie

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy informatyki. Wykład 12: Gramatyki. E. Richter-Was 1

Teoretyczne podstawy informatyki. Wykład 12: Gramatyki. E. Richter-Was 1 Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 12: Gramatyki 1 18.12.2012 Gramatyki bezkontekstowe Opis wzorców polegający na wykorzystaniu modelu definicji rekurencyjnych, nazywamy gramatyką bezkontekstową (ang.

Bardziej szczegółowo

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak:

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak: Sortowanie stogowe Drzewo binarne Binary Tree Dotychczas operowaliśmy na prostych strukturach danych, takich jak tablice. W tablicy elementy ułożone są zgodnie z ich numeracją, czyli indeksami. Jeśli za

Bardziej szczegółowo

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu Programowanie strukturalne Opis ogólny programu w Turbo Pascalu STRUKTURA PROGRAMU W TURBO PASCALU Program nazwa; } nagłówek programu uses nazwy modułów; } blok deklaracji modułów const } blok deklaracji

Bardziej szczegółowo

Wyszukiwanie dokumentów/informacji

Wyszukiwanie dokumentów/informacji Wyszukiwanie dokumentów/informacji Wyszukiwanie dokumentów (ang. document retrieval, text retrieval) polega na poszukiwaniu dokumentów tekstowych z pewnego zbioru, które pasują do zapytania. Wyszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny

Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Z punktu widzenia kognitywisty: język naturalny Wykład III: Język: od syntaktyki do semantyki (od gramatyki do znaczeń) Gramatyka struktur frazowych GSF to drugi, mocniejszy z trzech modeli opisu języka

Bardziej szczegółowo

e ::= 0 S o o ::= S e

e ::= 0 S o o ::= S e 4 2. Wykład 2: Indukcja 2.1. Definiowanie kategorii syntaktycznych przez indukcję. Istotnym składnikiem definicji języka programowania jest jego składnia syntaktyczna, dzięki której jesteśmy w stanie odpowiedzieć

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna

Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna Metody Kompilacji Wykład 7 Analiza Syntaktyczna Parsowanie Parsowanie jest to proces określenia jak ciąg terminali może być generowany przez gramatykę. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2/57 Parsowanie Dla każdej

Bardziej szczegółowo

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka

Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego. Gramatyka Gramatyki, wyprowadzenia, hierarchia Chomsky ego Teoria automatów i języków formalnych Dr inŝ. Janusz Majewski Katedra Informatyki Gramatyka Gramatyką G nazywamy czwórkę uporządkowaną gdzie: G =

Bardziej szczegółowo

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2014 1 / 24 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat : Drzewa zrównoważone, sortowanie drzewiaste Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np.

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np. Drzewa binarne Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0 i T 1 są drzewami binarnymi to T 0 T 1 jest drzewem binarnym Np. ( ) ( ( )) Wielkość drzewa

Bardziej szczegółowo

Wykład 9 Funktory (moduły sparametryzowane)

Wykład 9 Funktory (moduły sparametryzowane) Wykład 9 Funktory (moduły sparametryzowane) Składnia dla funktorów Sygnatura dla słownika Słownik jako binarne drzewo poszukiwań Słownik jako funkcja Zdzisław Spławski Programowanie funkcyjne 1 Programowanie

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych

Podstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych Podstawy Informatyki Wykład 6 Struktury danych Stałe i zmienne Podstawowymi obiektami występującymi w programie są stałe i zmienne. Ich znaczenie jest takie samo jak w matematyce. Stałe i zmienne muszą

Bardziej szczegółowo