Składnia. Jan Daciuk, KISI, ETI, PG Przetwarzanie języka naturalnego 10. Metody opisu składni (248 / 272)
|
|
- Krystyna Sosnowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
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 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 szczegółowoj 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoGRAMATYKI 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 szczegółowoMatematyczne 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 szczegółowoParsery 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 szczegółowoKarta 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 szczegółowoINŻYNIERIA 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoGramatyki 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 szczegółowoSpis 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 szczegółowo10. 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 szczegółowodr 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 szczegółowo11 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 szczegółowoCourse 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 szczegółowoGramatyka 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 szczegółowoprezentacja 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 szczegółowoSpis 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 szczegółowoJerzy 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 szczegółowoDefiniowanie 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 szczegółowoWysokość 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 szczegółowoStruktury 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 szczegółowoinżynieria 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 szczegółowoKompresja 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 szczegółowoModel 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 szczegółowodo 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 szczegółowoJęzyki 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 szczegółowoPróba 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 szczegółowoMaszynowe 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 szczegółowoAbstrakcyjne 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoi 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 szczegółowoLokalizacja 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 szczegółowoJAO - 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 szczegółowoSYSTEMY 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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoJAO - 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowo2012-01-16 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 szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowo2.2. 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 szczegółowoMetoda 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoPrzypomnij 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 szczegółowoZałącznik 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 szczegółowoJęzyki 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 szczegółowoKorpusowe 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 szczegółowoDynamiczny 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 szczegółowoWYKŁAD 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 szczegółowodr 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoJęzyki 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 szczegółowoEfektywna 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 szczegółowoJęzyki, 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 szczegółowoListy, 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 szczegółowoIndeksy. 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 szczegółowoGramatyki 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 szczegółowoHierarchia 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 >
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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoParsowanie 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 szczegółowoTeoretyczne 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 szczegółowoBank 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoWstęp 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 szczegółowoMetoda 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 szczegółowoWprowadzenie. 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 szczegółowoEfektywny 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 szczegółowoJĘZYKIFORMALNE 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 szczegółowoStruktury 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoPlan 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 szczegółowoOpis 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 szczegółowoDrzewo. 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoprowadzący 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 szczegółowoJIP. 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 szczegółowoImplementacja 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 szczegółowoTeoretyczne 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 szczegółowoliniowa - 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoWyszukiwanie 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 szczegółowoZ 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 szczegółowoe ::= 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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoGramatyki, 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 szczegółowoWSTĘP 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoALGORYTMY 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 szczegółowoDrzewa 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 szczegółowoWykład 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 szczegółowoPodstawy 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