自然语言处理语法与解析技术详解

14、将以下单词拆分为词素：computer、computers、computerize、computerization、recomputerize。


**computer**：comput - er  
**computers**：comput - er - s  
**computerize**：comput - er - ize  
**computerization**：comput - er - ize - ation  
**recomputerize**：re - comput - er - ize

15、将以下单词分解为词素：chanter；enchanter、rechanter、déchanter、désenchanter


- **chanter**: chant + er
- **enchanter**: en + chant + er
- **rechanter**: re + chant + er
- **déchanter**: dé + chant + er
- **désenchanter**: dés + en + chant + er

16、将句子 “The nice hedgehog ate the worm” 翻译成法语或德语，并编写接受这些句子的DCG语法。

以下是通用的处理步骤：

翻译句子 ：
对于法语或德语翻译，可以使用在线翻译工具如 DeepL、谷歌翻译等，但需要注意检查翻译的准确性，尤其是语法和词汇的使用。
句子 “The nice hedgehog ate the worm” 的法语翻译为 “Le joli hérisson a mangé le ver” ，德语翻译为 “Der nette Igel hat den Wurm gegessen” 。

编写 DCG 语法 ：
以下是一个简单的示例，以法语句子 “Le joli hérisson a mangé le ver” 为例编写 DCG 语法：

“`prolog
:- use_module(library(dcg/basics)).

% 名词短语
noun_phrase –> [le], adjective, [hérisson].
adjective –> [joli].

% 动词短语
verb_phrase –> [a], [mangé], noun_phrase.
noun_phrase –> [le], [ver].

% 句子
sentence –> noun_phrase, verb_phrase.
“`

对于德语句子 “Der nette Igel hat den Wurm gegessen” ，DCG 语法示例如下：

“`prolog
:- use_module(library(dcg/basics)).

% 名词短语
noun_phrase –> [der], adjective, [Igel].
adjective –> [nette].

% 动词短语
verb_phrase –> [hat], [gegessen], noun_phrase.
noun_phrase –> [den], [Wurm].

% 句子
sentence –> noun_phrase, verb_phrase.
“`

17、在句子The nice hedgehog ate the worm in its nest中划出句子成分

句子成分划分如下：

主语：The nice hedgehog 谓语：ate 宾语：the worm 状语：in its nest

18、已知存在一个左递归规则“np –> np, pp.”，对其进行转换以消除左递归。

转换时使用一个辅助符号（ ngroup ）的辅助规则，将名词短语规则重写为：

ngroup --> det, noun. np --> ngroup. np --> ngroup, pp.

这样就消除了左递归。

19、给出一个由前面的语法生成但语义不正确的句子。

The ball hit the ball

20、实现一个多词检测器，用于检测英文格式如04/04/1997或April 4, 1997，以及法文格式如20/04/1997或20 avril 1997的日期。

以下是一个使用Python实现的简单多词检测器，用于检测英文和法文格式的日期：


import re

def detect_dates(text):
    # 英文日期格式正则表达式
    english_date_patterns = [
        r'd{1,2}/d{1,2}/d{4}',  # 04/04/1997
        r'(January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December) d{1,2}, d{4}'  # April 4, 1997
    ]
    # 法文日期格式正则表达式
    french_date_patterns = [
        r'd{1,2}/d{1,2}/d{4}',  # 20/04/1997
        r'd{1,2} (janvier|février|mars|avril|mai|juin|juillet|août|septembre|octobre|novembre|décembre) d{4}'  # 20 avril 1997
    ]
    all_patterns = english_date_patterns + french_date_patterns
    dates = []
    for pattern in all_patterns:
        matches = re.findall(pattern, text)
        dates.extend(matches)
    return dates

# 测试示例
text = "Today is 04/04/1997 and in French it could be 20 avril 1997. Also, April 4, 1997 is a valid date."
result = detect_dates(text)
print(result)

上述代码定义了一个 detect_dates 函数，它接受一个文本字符串作为输入。函数中定义了英文和法文日期的正则表达式模式，然后使用 re.findall 函数在输入文本中查找匹配的日期，并将结果存储在一个列表中返回。最后，给出了一个测试示例，你可以根据需要修改输入文本进行测试。

21、为解析法语文本“Les limites de la régulation de l’audiovisuel sont clairement déﬁnies aujourd’hui par la loi. C’est le principal handicap du CSA: son champ d’action est extrêmement limité. Alors que la télévision numérique prend son essor, le CSA, dont les compétences s’arrêtent au câble et à l’hertzien, n’a aucun pouvoir pour contrôler ou sanctionner la télévision de demain formée par les chaînes satellitaires. Le Monde, mercredi 3 septembre 1997.”编写一个名词组语法。

名词组语法规则示例

以下是一个简单的用于解析该法语文本的名词组语法规则示例，使用类似形式化的规则描述，可根据具体的解析工具进行调整：

1. 名词组基本结构

限定词 + 名词 + （后置修饰语） 限定词 可以是：定冠词（les, la, le）不定冠词（un, une）主有形容词（son, ses等）等名词是名词组的核心 后置修饰语 可以是：介词短语（de la régulation, d’action等）关系从句（dont les compétences s’arrêtent au câble et à l’hertzien）等

2. 具体规则示例

规则1：限定词 + 名词

示例： les limites le handicap la loi la télévision le CSA le Monde 规则形式： <NounGroup> -> <Determiner> <Noun>

规则2：限定词 + 名词 + 介词短语

示例： les limites de la régulation de l’audiovisuel le principal handicap du CSA son champ d’action la télévision de demain 规则形式： <NounGroup> -> <Determiner> <Noun> <PrepPhrase>

规则3：限定词 + 名词 + 关系从句

示例： le CSA dont les compétences s’arrêtent au câble et à l’hertzien 规则形式： <NounGroup> -> <Determiner> <Noun> <RelativeClause>

规则4：名词 + 分词短语

示例： la télévision de demain formée par les chaînes satellitaires 规则形式： <NounGroup> -> <Determiner> <Noun> <ParticiplePhrase>

3. 其他元素规则

介词短语

规则形式： <PrepPhrase> -> <Preposition> <NounGroup> 示例： de la régulation d’action par les chaînes satellitaires

关系从句

规则形式： <RelativeClause> -> dont <NounGroup> <VerbPhrase> 示例： dont les compétences s’arrêtent au câble et à l’hertzien

分词短语

规则形式： <ParticiplePhrase> -> <Participle> <PrepPhrase> 示例： formée par les chaînes satellitaires

应用示例

这些规则可以帮助识别文本中的名词组，例如：

"les limites de la régulation de l’audiovisuel" 可以通过 规则2 和 规则3 的组合进行解析 "le CSA dont les compétences s’arrêtent au câble et à l’hertzien" 可以通过 规则3 进行解析

在实际应用中，可能需要更复杂的规则和处理来处理所有可能的语法结构和语言现象

22、从CoNLL – 2000共享任务中下载可用的带注释语料库以及评估脚本（http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/）。应用合适的名词组规则在语料库中检测名词组，并使用CoNLL – 2000评估脚本评估规则效率，仅使用词性信息。补充规则，使名词组的评估指标达到80。

任务步骤说明

要完成这个任务，可按以下步骤进行：

下载语料库和评估脚本 ：访问指定的网址（ http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/ ），下载 CoNLL-2000 共享任务的带注释语料库以及评估脚本。

应用名词组规则 ：利用语料库中的词性信息，在语料库中检测名词组。可以编写代码来实现规则的应用，例如使用 Python 语言，读取语料库文件，逐行处理其中的词性信息，根据规则判断是否为名词组。

评估规则效率 ：使用下载的 CoNLL-2000 评估脚本对检测结果进行评估。该脚本使用 F-度量来评估。运行脚本，输入检测结果文件和原始标注文件，得到规则效率的评估指标。

补充规则 ：分析评估结果，找出规则的不足之处。根据评估结果和语料库的特点，补充和优化名词组规则。可以通过增加规则的条件、调整规则的优先级等方式来提高规则的准确性。不断重复步骤 2 和步骤 3，直到名词组的评估指标达到 80。

在实际操作中，需要具备一定的编程能力和对自然语言处理规则的理解。同时，要仔细分析评估结果，逐步优化规则，以达到预期的评估指标。

23、从CoNLL – 2000网页（http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/）下载带有组标注的语料库。从训练语料库中，提取当前单词的词性和组标注标签对应的特征向量作为基线特征集，然后尝试再提取一到两个更多的特征集，如包含前后单词的词性、词汇值等特征。训练相应的决策树分类器，将其应用于对测试集进行括号标注，并使用CoNLL – 2000评估脚本评估结果。为了构建分类器，你可以使用该网站（http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/）提供的Weka实现的C4.5算法。

以下是完成该任务的详细步骤：

下载语料库 ：
访问 CoNLL-2000网页，下载带有组标注的语料库，其中包含训练集和测试集。

提取特征向量 ：
– 从训练语料库开始，提取当前单词的词性和组标注标签对应的特征向量作为基线特征集。可以使用 Python 等编程语言编写脚本，逐行读取训练语料库，提取所需的特征。例如：

python # 示例代码，假设语料库每行格式为：单词词性组标注 with open('train_corpus.txt', 'r', encoding='utf - 8') as f: for line in f: if line.strip(): word, pos, group = line.strip().split() # 这里可以根据需要进一步处理特征

然后尝试再提取一到两个更多的特征集，如包含前后单词的词性、词汇值等特征。

训练决策树分类器 ：
– 使用 Weka 实现的 C4.5 算法来构建决策树分类器。可以将提取的特征向量保存为 ARFF 格式（Weka 支持的格式）。
– 示例代码（使用 Python 的 liac-arff 库将特征保存为 ARFF 格式）：

“`python
import arff
import numpy as np

# 假设 features 是特征矩阵，labels 是标签数组
data = {
‘attributes’: [(‘feature1’, ‘STRING’), (‘feature2’, ‘STRING’), …, (‘class’, ‘STRING’)],
‘data’: np.hstack((features, labels.reshape(-1, 1))).tolist(),
‘relation’: ‘group_detection’,
‘description’: ‘’
}

with open(‘features.arff’, ‘w’, encoding=’utf – 8’) as f:
arff.dump(data, f)
“`

打开 Weka Explorer，加载保存的 ARFF 文件，选择 C4.5 算法（J48 分类器）进行训练。

应用分类器到测试集 ：
– 对测试集进行同样的特征提取操作，将提取的特征保存为 ARFF 格式。
– 在 Weka Explorer 中，使用训练好的分类器对测试集进行分类，得到预测结果。

评估结果 ：
– 使用 CoNLL-2000 评估脚本对预测结果进行评估。可以将预测结果保存为与测试集相同格式的文件，然后运行评估脚本。
– 评估脚本通常会计算 F-measure 等指标，用于评估分类器的性能。

24、使用DCG符号编写一个语法来分析简单句子：一个名词短语和一个动词短语，其中动词短语可以是一个动词或一个动词和一个宾语。编写将陈述句转换为其否定句的转换规则。


### 1. 使用DCG符号编写语法来分析简单句子

以下是一个使用DCG符号编写的语法，用于分析由一个名词短语和一个动词短语组成的简单句子，其中动词短语可以是一个动词或一个动词和一个宾语：

```prolog
% 句子由名词短语和动词短语组成
 s --> np, vp.
% 名词短语由限定词和名词组成
 np --> det, noun.
% 动词短语可以是一个动词
 vp --> verb.
% 动词短语也可以是一个动词和一个宾语（名词短语）
 vp --> verb, np.
% 限定词
 det --> [the].
 det --> [a].
% 名词
 noun --> [boy].
 noun --> [ball].
% 动词
 verb --> [hit].
 verb --> [kick].

2. 编写将陈述句转换为其否定句的转换规则

为了将陈述句转换为否定句，我们可以在动词前插入否定词 “not”。以下是实现该功能的代码：


% 转换陈述句为否定句
negate_sentence(Sentence, NegatedSentence) :- 
    phrase(s, Sentence), % 检查句子是否符合语法
    transform_to_negation(Sentence, NegatedSentence). % 转换规则
transform_to_negation([NP, V|Rest], [NP, not, V|Rest]) :- 
    member(V, [hit, kick]). % 这里列出动词，可根据需要扩展

代码解释

语法部分

s --> np, vp. ：定义句子由名词短语和动词短语组成。 np --> det, noun. ：定义名词短语由限定词和名词组成。 vp --> verb. 和 vp --> verb, np. ：定义动词短语可以是一个动词或一个动词和一个宾语。 det --> [the]. 和 det --> [a]. ：定义限定词。 noun --> [boy]. 和 noun --> [ball]. ：定义名词。 verb --> [hit]. 和 verb --> [kick]. ：定义动词。

转换规则部分

negate_sentence(Sentence, NegatedSentence) ：首先检查输入的句子是否符合语法，然后调用 transform_to_negation 进行转换。 transform_to_negation([NP, V|Rest], [NP, not, V|Rest]) ：在动词前插入 “not” 来实现否定。

使用示例


?- negate_sentence([the, boy, hit, the, ball], Negated).
Negated = [the, boy, not, hit, the, ball].

这个示例展示了如何将 “the boy hit the ball” 转换为 “the boy not hit the ball”。



##25、在可能的情况下，对以下特征结构进行合一操作：〈gen : fem case : acc〉和〈gen : fem num : pl〉，⎡⎣ gen : fem num : pl case : acc ⎤⎦和〈gen : fem num : sg〉，⎡⎣ gen : masc num : X case : nom ⎤⎦和⎡⎣ gen : masc num : pl case : Y ⎤⎦。
1. 对于〈gen : fem case : acc〉和〈gen : fem num : pl〉：

    - 首先将它们转换为不完整列表形式，〈gen : fem case : acc〉转换为 `[gen: fem, case: acc | _]`，〈gen : fem num : pl〉转换为 `[gen: fem, num: pl | _]`。
    - 进行合一操作，由于性别特征相同，合一结果为 `[gen: fem, case: acc, num: pl | _]`。

2. 对于 ⎡⎣ gen : fem num : pl case : acc ⎤⎦ 和 〈gen : fem num : sg〉：

    - 转换为不完整列表，⎡⎣ gen : fem num : pl case : acc ⎤⎦ 转换为 `[gen: fem, num: pl, case: acc | _]`，〈gen : fem num : sg〉转换为 `[gen: fem, num: sg | _]`。
    - 这里数字特征冲突（一个是pl，一个是sg），所以无法进行合一操作。

3. 对于 ⎡⎣ gen : masc num : X case : nom ⎤⎦ 和 ⎡⎣ gen : masc num : pl case : Y ⎤⎦：

    - 转换为不完整列表，分别为 `[gen: masc, num: X, case: nom | _]` 和 `[gen: masc, num: pl, case: Y | _]`。
    - 进行合一操作，性别特征相同，合一后可得 `X = pl`，`Y = nom`，合一结果为 `[gen: masc, num: pl, case: nom | _]`。

##26、编写一个 norm/2 谓词，将完整列表转换为不完整列表，例如，将 [a, b, [c, d], e] 转换为 [a, b, [c, d | _], e | _]。
以下是实现 `norm/2` 谓词的 Prolog 代码：

```prolog
norm([], []).
norm([H|T], [NH|NT]) :- 
    (is_list(H) -> norm(H, NH); NH = H), 
    norm(T, NT), 
    NT = [_|_].

代码解释：

基本情况 ：
norm([], []).
当输入列表为空时，输出列表也为空。

递归情况 ：
– (is_list(H) -> norm(H, NH); NH = H) ：如果当前元素 H 是列表，则递归调用 norm/2 处理该子列表；否则，直接将该元素作为结果列表的对应元素。
– norm(T, NT) ：递归处理剩余的列表。
– NT = [_|_] ：确保结果列表的剩余部分是不完整的列表。

示例查询：


?- norm([a, b, [c, d], e], Result).
Result = [a, b, [c, d|_], e|_].

27、我们所看到的移进 – 归约程序将单词存储在表示栈的列表末尾。随后，使用append/3来遍历栈并将其与语法规则进行匹配。现在要修改这个程序，使单词添加到列表的开头。提示：需要反转栈和规则，例如规则s –> np, vp要被编码为rule([vp, np | X], [s | X])。

以下是对移进 – 归约程序的修改，使单词添加到列表的开头，并反转栈和规则：


% 修改规则的表示，反转右部
transform_rule(rule(Left, Right), rule(NewRight, [Left | X], X)) :- reverse(Right, NewRight).

% 新的移进 - 归约程序
shift_reduce(Sentence, Category) :- shift_reduce(Sentence, [], Category).

% 当句子为空且栈被归约到解析目标时，解析成功
shift_reduce([], [Category], Category).

% 尝试归约
shift_reduce(Sentence, Stack, Category) :- 
    reduce(Stack, ReducedStack), 
    write('Reduce: '), write(ReducedStack), nl, 
    shift_reduce(Sentence, ReducedStack, Category).

% 尝试移进
shift_reduce(Sentence, Stack, Category) :- 
    shift(Sentence, Stack, NewSentence, NewStack), 
    write('Shift: '), write(NewStack), nl, 
    shift_reduce(NewSentence, NewStack, Category).

% 移进操作，将单词添加到栈的开头
shift([Word | Rest], Stack, Rest, [Word | Stack]).

% 归约操作，根据反转后的规则进行归约
reduce(Stack, ReducedStack) :- 
    transform_rule(rule(Left, Right), rule(RightPattern, [Left | X], X)), 
    append(RightPattern, X, Stack), 
    append([Left | X], [], ReducedStack).

% 原始规则和词汇表
rule(s, [np, vp]).
rule(np, [d, n]).
rule(vp, [v]).
rule(vp, [v, np]).

word(d, [the]).
word(v, [brought]).
word(n, [waiter]).
word(v, [slept]).
word(n, [meal]).

代码解释：

transform_rule/2 ：该谓词用于将原始规则转换为反转右部的规则。例如，规则 rule(s, [np, vp]) 会被转换为 rule([vp, np | X], [s | X]) 。

shift/4 ：移进操作将句子的第一个单词添加到栈的开头。

reduce/2 ：归约操作根据反转后的规则进行归约。它首先使用 transform_rule/2 转换规则，然后检查栈是否匹配规则的右部，如果匹配则进行归约。

shift_reduce/3 ：这是主要的移进 – 归约谓词，它递归地尝试归约和移进操作，直到句子为空且栈被归约到解析目标。

28、使用空符号 word(d, []) 跟踪移进 – 归约解析器并描述发生了什么。

跟踪移进 – 归约解析器并使用空符号 `word(d, [])`

要跟踪移进 – 归约解析器并使用空符号 word(d, []) ，我们需要按照移进 – 归约解析器的工作流程进行分析。移进 – 归约解析器的工作流程主要由 shift_reduce 谓词控制，它会交替调用 shift 和 reduce 操作。具体步骤如下：

1. 初始状态

假设输入句子为 [word(d, [])] ，栈初始为空。调用 shift_reduce([word(d, [])], [], Category) 开始解析。

2. 移进操作

由于栈中没有可归约的元素，解析器会首先尝试执行移进操作。 shift 操作会将输入句子的第一个元素（即 word(d, []) ）从句子列表中移除，并将其添加到栈顶。此时，句子变为 [] ，栈变为 [word(d, [])] 。

3. 归约操作

接下来，解析器会尝试进行归约操作。归约操作会检查栈顶的元素是否可以根据给定的规则进行归约。在给定的规则中，没有规则可以将 word(d, []) 单独归约为其他类别。因此，归约操作失败。

4. 结束状态

由于输入句子已经为空，且栈中元素无法进一步归约，解析过程结束。如果栈中的元素不能归约为解析目标类别，则解析失败。

总结

当使用空符号 word(d, []) 进行解析时，解析器会将其移进到栈中，但由于没有合适的规则可以对其进行归约，最终解析失败。

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14、将以下单词拆分为词素：computer、computers、computerize、computerization、recomputerize。

15、将以下单词分解为词素：chanter；enchanter、rechanter、déchanter、désenchanter

16、将句子 “The nice hedgehog ate the worm” 翻译成法语或德语，并编写接受这些句子的DCG语法。

17、在句子The nice hedgehog ate the worm in its nest中划出句子成分

18、已知存在一个左递归规则“np –> np, pp.”，对其进行转换以消除左递归。

19、给出一个由前面的语法生成但语义不正确的句子。

20、实现一个多词检测器，用于检测英文格式如04/04/1997或April 4, 1997，以及法文格式如20/04/1997或20 avril 1997的日期。

名词组语法规则示例

1. 名词组基本结构

2. 具体规则示例

规则1：限定词 + 名词

规则2：限定词 + 名词 + 介词短语

规则3：限定词 + 名词 + 关系从句

规则4：名词 + 分词短语

3. 其他元素规则

介词短语

关系从句

分词短语

应用示例

任务步骤说明

24、使用DCG符号编写一个语法来分析简单句子：一个名词短语和一个动词短语，其中动词短语可以是一个动词或一个动词和一个宾语。编写将陈述句转换为其否定句的转换规则。

2. 编写将陈述句转换为其否定句的转换规则

代码解释

语法部分

转换规则部分

使用示例

代码解释：

示例查询：

代码解释：

28、使用空符号 word(d, []) 跟踪移进 – 归约解析器并描述发生了什么。

跟踪移进 – 归约解析器并使用空符号 word(d, [])

1. 初始状态

2. 移进操作

3. 归约操作

4. 结束状态

总结

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