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人工智能的自然语言理解
人工智能的自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）是指让机器能够理解和处理人类自然语言的能力。
NLU是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在使机器能够理解人类的语言，从而能够进行语义分析、情感识别、问答系统等自然语言处理任务。
NLU技术的目标是将人类自然语言转化为机器可以理解和处理的形式，其中包括以下几个关键任务：
1. 词法分析：将句子分解为单词，并确定每个单词的词性和句法结构。
2. 句法分析：分析句子的语法结构，包括句子的成分、短语结构和依存关系等。
3. 语义分析：理解句子的语义意义，包括词义消歧、命名实体识别、指代消解等。
4. 情感分析：识别句子中表达的情感或情绪状态，如积极、消极或中性等。
5. 问答系统：根据用户提出的问题，从语料库或知识图谱中找到相应的答案。
为了实现自然语言理解，研究者们采用了多种技术，包括机器学习、
深度学习、语言模型等。
其中，深度学习在自然语言理解任务中取得了很大的突破，如使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行句子的序列建模，以及使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）进行语义理解。
人工智能的自然语言理解在许多领域都有广泛的应用，如智能助手、机器翻译、智能客服、信息抽取等。
随着技术的不断进步，人工智能在自然语言理解方面的表现也越来越接近人类水平，为我们提供更加智能化的语言交互体验。
一：单选题1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是（A）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。
可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型：填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点：第一章：1．什么是人工智能？人工智能的三种观点分别是什么？2．实现人工智能的技术路线是哪四种？3．人工智能要研究的三个主要问题是什么？4．人工智能有哪些主要研究领域？第二章：1．什么是知识？何谓知识表示？2．用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3．产生式系统推理机的推理形式有哪三种？4．产生式系统一般由哪三个基本部分组成？5．用语义网络表示：“苹果树枝繁叶茂，上结了很多苹果，有大的，也有小的，有红的，也有绿的” 。
6．用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章：1．推理的含义是什么？2．应用归结原理求解下列问题：任何兄弟都有同一个父亲， John 和Peter 是兄弟，且 John 的父亲是 David ，问 Peter 的父亲是谁？第四章：1．可信度方法：例 4.1 ，例 4.22．主观 Bayes 方法：例 4.8 ，例 4.93．证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量？第五章：1．什么叫搜索？搜索的两层含义是什么？2．用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3．用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章：1．什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么？研究机器学习的意义何在？2．机器学习有哪些主要学习策略？3．机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节？4．实例学习的含义是什么？它包含哪两个空间模型？对规则空间进行搜索的方法有几种？第七章：1．什么是自然语言理解？自然语言理解过程有哪些层次？各层次的功能如何？2．对汉语语料库加工的方法是什么？汉语自动分词的方法有哪些？其难点何在？第八章：1．什么是专家系统？它有哪些基本特点？一般专家系统由哪些基本部分构成？2．知识获取的主要任务是什么？3．有哪几类专家系统开发工具？各有什么特点？第九章：1．解答 B-P 学习算法的流程图，并说明其优缺点。
《人工智能导论》期末复习知识点
人工智能导论知识点总结
一、定义：
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指研究如何实现机器的智能，即使用计算机来模拟或提高人类的智能表现和能力。
基于此，人工智能的主要任务是解决一些超出传统计算能力的问题，其中包括学习、推理和解决一些挑战。
二、技术：
人工智能技术可分为三个主要技术领域：
1、机器学习：机器学习是一种研究机器如何学习，并从这些学习中学习及其反馈环境的解决实际问题的学科。
包括规则学习、支持向量机以及深度学习。
2、自然语言处理：自然语言处理是指人工智能技术在处理人类自然语言的理解和翻译方面的应用研究。
它将注重语言应用的学习、理解、表达和使用，以及语言识别、概念识别和分析。
3、计算机视觉：计算机视觉是指使用计算机的视觉系统来处理可视化的图像、图片、视频信息，以及关于图像的相关内容的研究。
它是一种智能系统，包括图像处理、识别和分析等功能。
三、应用：
人工智能在各行各业都有广泛的应用，有助于改善工作效率，提高工作质量，提升企业竞争力，节省成本。
1、机器人：工业机器人、服务机器人等用于工厂生产线和服务行业，可以大大提高工作效率。
实用文档人工智能第一章1 、智能（ intelligence）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
2 、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
3 、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。
4 、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。
5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。
代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6 、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图思维策略计算机程序计算机语言初级信息处理生理过程计算机硬件人类计算机图：人类认知活动与计算机的比认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
7 、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。
2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。
一：单选题1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是（A）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。
自然语言处理与语义分析复习资料自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）和语义分析是当今计算机科学和人工智能领域中非常重要的研究方向。
它们旨在让计算机理解和处理人类的自然语言，从而实现人机之间更加自然和高效的交流。
一、自然语言处理的概念自然语言处理是指计算机对自然语言的理解、生成和处理能力。
这包括对文本的理解、分类、情感分析、信息抽取、机器翻译等任务。
例如，当我们在搜索引擎中输入一个问题时，搜索引擎能够理解我们的问题，并返回相关的答案，这就涉及到自然语言处理的技术。
再比如，智能客服能够回答我们的咨询，也是基于自然语言处理的成果。
二、语义分析的含义语义分析则是深入理解自然语言中词汇、句子和篇章的意义。
它不仅仅是理解表面的文字，还要挖掘隐藏在语言背后的真正含义和意图。
比如，“我今天很开心”这句话，语义分析不仅要知道每个词的意思，还要明白整个句子所表达的情感是积极的。
三、自然语言处理的主要技术1、词法分析这是自然语言处理的基础，包括对词汇的形态、词性、词义等进行分析。
通过词法分析，计算机能够识别单词的基本信息。
2、句法分析句法分析研究句子的结构，确定句子中的主语、谓语、宾语等成分。
它帮助计算机理解句子的语法规则。
3、语义理解通过构建语义模型和知识图谱，计算机尝试理解文本的语义关系。
4、语用分析考虑语言在特定语境中的使用方式和意图，以更准确地理解语言的含义。
四、语义分析的方法1、基于词典的方法利用预先定义的词典和词汇语义关系来进行语义分析。
2、基于语料库的方法通过对大量文本数据的统计和分析，挖掘词汇之间的语义关联。
3、基于深度学习的方法利用深度神经网络自动学习语义特征和模式。
五、自然语言处理和语义分析的应用1、机器翻译能够实现不同语言之间的自动转换，帮助人们跨越语言障碍进行交流。
2、智能客服为用户提供快速准确的回答和服务。
3、文本分类和情感分析对大量文本进行分类，如新闻分类、商品评价的情感分析等。
人工智能期末考试复习提纲（工硕）人工智能期末考试复习范围第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：问题求解（下棋程序），逻辑推理与定理证明（四色定理证明），自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学（星际探索机器人），模式识别（手写识别，汽车牌照识别，指纹识别），机器视觉（机器装配，卫星图像处理），智能控制，智能检索，智能调度与指挥（汽车运输高度，列车编组指挥），系统与语言工具。
《人工智能》复习重点填空题：数据挖掘（KDD）：概念：也可以称为数据库中的知识发现，是从大量数据中提取出可信，新颖，有效，并能被人理解的的模式的高级处理过程数据挖掘的主要方法：分类，聚类，相关规则，回归，其他1.人工智能的表现形式：具有感知能力，具有记忆与思维能力，具有学习能力，具有行为能力2.人工智能涉及学科领域：人工智能是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科3. 机器行为：计算机的表达能力，即说，写，画等能力4.人工智能的研究目标：用机器实现人类的部分智能（或者建立一个能模拟人类智能行为的系统）5. 机器感知能力包括：机器视觉，机器听觉6. 数据挖掘逻辑思维的特点包括⑴数据的特征✓大容量✓含噪音（不完全、不正确）✓异质数据（多种数据类型混合的数据源，来自互联网的数据是典型的例子）⑵系统的特征✓知识发现系统需要一个前处理过程✓知识发现系统是一个自动/半自动过程✓知识发现系统要有很好的性能⑶知识（模式）的特征✓知识发现系统能够发现什么知识？✓现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识7.图形识别：图形识别主要是研究各种图形(如文字、符号、图形、图像和照片等)的分类。
8. 机器视觉应用范围：获取图形，图像信息9. 自动程序设计包括：程序综合，程序正确性验证10.K-means算法⑴该算法的最大优势在于简洁和快速。
算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。
最常用是欧式距离：⑵算法步骤：①适当选择c个类的初始中心；②在第k次迭代中，对任意一个样本，求其到c个中心的距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；③利用均值等方法更新该类的中心值；④对于所有的c个聚类中心，如果利用（2）（3）的迭代法更新后，值保持不变，则迭代结束，否则继续迭代。
⑶Kmeans方法的局限性Kmeans在数据有着不同特征时存在问题：①各类数据点数目差距太大②不同密度③非球型分布④其他元素（存在离群点，…… ）11. 系统聚类法（谱系聚类法）谱系聚类法是根据植物分类学的思想对研究对象进行分类的方法.在植物分类学中，分类的单位是门、纲、目、科、属、种，其中种是分类的基本单位.分类单位越小，它所包含的植物就越少，植物间的共同特征就越多，利用这种分类思想，谱系聚类法首先视各样品自成一类。
期末考试知识点复习
第七章自然语言理解
1.1 自然语言及其理解
1.自然语言概述
自然语言是音、形、义结合的词汇和语法体系,是人类实现思维活动的物质表现形式。
词汇和语法体系是构成自然语言的两大要素,两者缺一不可。
词是构成自
然语言的最基本单位,语法则是用来支配和控制词以构成有意义的、可理解的语句,进而再由语句按照一定的逻辑构成篇章的规则。
词汇分为词和熟语。
熟语就是一些词的固定组合,如汉语中的成语。
词又由词素构成,词素是构成词的最小的、有意义的单位。
例如,在汉语中的“工人”这个词,就是由“工”和“人”这两个词素构成的,“工”有工作和做工的意义,而“人”则包含了有能力工作的自然人的意义。
由词素构成词的规则称作构词法,如工+人→工人。
而构造词形的规则称为构形法,如教师+们→教师们,teacher+s →teachers。
构词法和构形法统称为词法。
除了词法之外,语法中的另一部分就是句法。
句法就是利用词构造语句的规则,它由两部分构成,一部分称作词组构造法,另一部分称作造句法。
词组构造法就是将词搭配成词组的规则,如蓝+帽子→蓝帽子。
造句法则是将词或词组搭配成语句的规则。
2.自然语言理解
自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。
这些功能包括:
①回答有关提问。
计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,并能正确回答输入信息中的有关问题。
②摘要生成。
对于输入的文本信息,计算机能够产生相应的摘要。
③文本释义。
能用不同词语和句型对输入的信息进行复述或解释。
④不同语言间的翻译。
计算机能把用某一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言。
例如,把英语翻译成汉语,或把汉语翻译成英语,等等。
无论计算机具有的什么样的特性,无论程序设计采用什么样的算法,只要具有上述功能之一,它就可以在机器翻译或机助翻译、文本理解、文本生成、自然语言接口等场合得到广泛的应用。
3.自然语言理解过程的层次
自然语言的分析和理解过程是一个层次化的过程。
许多现代语言学家把这一过程分为3个层次:词法分析、句法分析和语义分析。
如果接收到的是语音流,那么在上述3个层次之前还应当加入一个语音分析层。
虽然这种层次之间并非是完全隔离的,但是这种层次化的划分的确有助于更好地体现自然语言本身的构成。
1.2 词法分析
词法分析的主要目的是找出词汇的各个词素,从中获得语言学信息,如unchangeable是由un-change-able构成的,英语中词尾中的词素“s”通常表示名词复数,或动词第三人称单数,“ly”是副词的后缀,而“ed”通常是动词的过去式与过去分词等,这些信息对于句法分析都是非常有用的。
另一方面,一个词可有许多的派生、变形,如work,可变化出works、worked、working、worker、workings、workable、workability等。
这些词若全部放入词典将是非常庞大的,而它们的词根只有一个。
下面给出英语词法分析的一个基本算法:
repeat
look for word in dictionary,
if not found,
then modify the word.
until word is found or no further roodification possible
其中word是一个变量,其初值就是当前词。
当然更完整的词法分析还应当包
括复合词的切分等,这里就不再进一步讨论了。
1.3 句法分析
句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析,以确定构成句子的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等,并将这些关系用层次结构加以表达。
在对一个句子进行分析过程中,如果把分析句子各成分间关系的推导过程用树形图表示出来的话,那么,这种图称作句法分析树。
也就是说,句法分析的过程就是构造句法树的过程,对每个输入句子通过构造句法树来完成对它的分析。
分析自然语言的方法主要有两大类:一类是基于规则的方法,一类是基于统计
的方法。
基于规则的句法分析理论和方法主要有短语结构语法、乔姆斯基(Chomsky)语法、语言串分析法、递归转移网络和扩充转移网络、范畴语法、依存语法和配价语法、管辖和约束理论、词汇功能语法、功能合一语法、蒙太格语法、广义短语结构语法等。
其中短语结构语法是各种理论和方法的基础。
1.短语结构语法理论与乔姆斯基语法体系
短语结构语法和乔姆斯基语法是描写形式语言和自然语言的有力工具。
(1)短语结构语法理论
一部短语结构语法G可以用一个四元组来定义:
G=(Vt,Vn,P,S)
其中,Vt是终结符的集合,终结符是指被定义的哪个语言的词或符号;Vn是非
终结符的集合,这些符号不能出现在最终生成的句子中,是专门用来描述语法的。
Vt 和Vn的并(∪)构成了符号集V,称为总词汇表,且Vt和Vn不相交,因此有:
V=Vt∪Vn,Vt∩Vn=￠(￠表示空集);P为如下形式的有穷产生式集:
α→β
式中α?V*VnV*,β?V*,*表示它前面的字符可以出现任意次;S为非终结符表Vn的一个元素,称为起始符。
(2)约束的短语结构语法——乔姆斯基语法体系
短语结构语法具有很强的描述能力,它可用来描述任何一种可递归枚举的语言,而这些语言却可能不是递归的。
用短语结构语法所构造的语言,可能不能编写出一个程序,用计算机实现对其进行自动句法分析。
为了实现对语言的自动分析,要对短语结构语法进行一些限制或约束,使其所描述的语言是可递归的,这样就可以通过编写程序对这些语言进行自动分析。
乔姆斯基语法体系就是一组受限的短语结构语法。
乔姆斯基曾定义了4种语法:0型语法、1型语法、2型语法和3型语法。
0型语法:是一种无约束的短语结构语法,前面已经作了介绍。
1型语法:也称作上下文有关语法,是一种满足下列约束条件的短语结构语法:对于每一条形式为
x→y
的产生式,符号串y中所包含的字符个数不少于字符串x中所包含的字符个数,而且x,y?V*。
2型语法:也称作上下文无关语法,是一种满足下列约束条件的短语结构语法:对于每一条形式为
A→x
的产生式,其左侧必须是一个单独的非终结符,而右侧则是任意的符号串,即
A ?Vn,x?V*。
在这种语法中,由于产生式规则的应用不依赖于符号A所处的上下文,因此称为上下文无关语法。
3型语法:也称作正则语法,分左线性语法和右线性语法两种形式。
在左线
性语法中,每一条产生式的形式为
A→Bt或A→t
而在右线性语法中,每一条产生式的形式为
A→tB或A→t
这里,A和B都是单独的非终结符,￡是单独的终结符,即A,B?Vn,t ?Vt。
在这4种语法中,型号越高,所受到的约束就越多,其生成语言的能力就越弱,
因而生成的语言集就越小,也更易于对其生成的语言进行计算机自动分析。
(3)句法分析树
在对一个句子进行分析过程中,如果把分析句子各成分间关系的推导过程用树形图表示出来的话,那么,这种图称作句法分析树。
在句法分析树中,起始符总是出现在树的根上,终结符则出现在树的叶子上。
2.递归转移网络与扩充转移网络
递归转移网络(Recursive Transition Networks,RTN)是对有限状态转移网络(TN)的一种扩展,在RTN中每条弧的标注不仅可以是一个终结符(词或词类)而且可以是一个用来指明另一个网络名字的非终结符。
扩充转移网络(Augmerted Transition Networks,ATN)是由一组网络构成的递归转移网络,每个网络都有一个网络名,它在以下3个方面对RTN进行了扩充:
①增加了一组寄存器,用以存储分析过程中得到的中间结果和有关信息。
②每条弧上除了用句法范畴(如词类和短语标记)来标注外,可以附加任意的测试,只有当弧上的这种测试成功之后才能通过这条弧。
③每条弧上还可以附加某些操作,当通过一条弧时,相应的动作便被依次执行,这些动作主要用来设置或修改寄存器的内容。
