属性文法属性文法，也称属性翻译文法Knuth在1968年提出以上下文无关文法为基础为每个文法符号（终结符或非终结符）配备若干相关的“值"（称为属性），代表与文法符号相关信息，如类型、值、代码序列、符号表内容等对于文法的每个产生式都配备了一组属性的语义规则，对属性进行计算和传递产生式语义规则L→Enprint(E.val)E→E1+TE.val := E1.val + T.valE → TE.val
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2023-12-26 11:51:03
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基于转移的语义依存图分析 PS：用过论文成果到垂直领域，效果还不错！论文作者：王宇轩，车万翔，郭江，刘挺引言本文介绍的工作来源于我实验室录用于AAAI2018的论文《A Neural Transition-Based Approach for Semantic Dependency Graph Parsing》。语义依存图是近年来提出的对树结构句法或语义表示的扩展，它与树结构的主要区别是允许一些
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2023-11-05 15:26:28
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一、共现语义网络原理共现语义网络是用于表示词与词之间的语义关系的一种网络理论，由美国人工智能专家司马贺在1973年提出的。其原理就是以词语为网络的结点，以沟通结点的共现次数表示词语之间的语义关系，构成一个彼此相互联系的网络，以达到理解自然语言句子的语义关系。二、中文分词构建共现语义网络首先要进行分词，通常可以使用Jieba和Snownlp做中文分词。笔者使用的数据是自己在招聘网站采集的岗位招聘要求
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2023-07-28 00:12:37
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github：https://github.com/makeplanetoheaven/NlpModel/tree/master/DependencyParser前言由于最近在研究并尝试编写一个基于知识图谱问答的系统，并调研了一些其他类型的问答系统，如FAQ，任务型问答等，在这个过程中需要完成对所给问题进行解析，生成能够带入到知识图谱中进行查询的结构，因此，提出并编写了一个基于图的依存解析，并采用
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2024-05-21 10:58:09
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# Python实现语义树的入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义树的构建是理解句子结构与含义的重要环节。本文旨在为刚入行的小白开发者提供一个详细的指南，帮助他们理解如何使用Python实现语义树。
## 流程概述
以下是实现语义树的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------
亲爱的读者，感谢你选择本书来开启你的自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)之路。本书将从实用的角度带领你由浅入深逐步理解并实现NLP解决方案。我们将从访问内置数据源和创建自己的数据源开始指引你踏上这段旅程。之后你将可以编写复杂的NLP解决方案，包括文本规范化、预处理、词性标注、句法分析等。在本书中，我们将介绍在自然语言处理中应用深度学习所必需的各种基本原理
github开源代码：https://github.com/lhyxcxy/nlp依存句法分析 依存语法 (Dependency Parsing, DP) 通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。 直观来讲，依存句法分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分，并分析各成分之间的关系。例如,句子依存句法分析结果(via 哈工大LTP): 从分析结果中我们可以
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2024-01-09 20:14:28
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语义分析的结果会被送去字节码生成器，所以该结果必须接近字节码。而字节码格式是以类为单位的，所以语义分析的结果也应当是“类”。这里的类不光是class，还包括了interface。在字节码和标准库的反射中，并不对两者做区分，只是将interface作为一个“修饰符”而已。同样的还有annotation（由于Latte-lang不支持定义注解，注解需要用java定义然后在Latte中使用。所以结果
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2023-10-13 19:13:34
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《实验1-3《编译原理》词法分析程序设计方案》由会员分享，可在线阅读，更多相关《实验1-3《编译原理》词法分析程序设计方案(5页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、实验1-4 编译原理S语言词法分析程序设计方案一、实验目的了解词法分析程序的两种设计方法：1.根据状态转换图直接编程的方式；2.利用DFA编写通用的词法分析程序。二、实验内容1根据状态转换图直接编程编写一个词法分析程序，它从左到右逐个字
递归下降语法制导翻译实现含多条简单赋值语句的简化语言的语义分析和中间代码生成。测试样例begin
a:=2; b:=4;
c:=c-1;
area:=3.14*a*a;
s:=2*3.1416*r*(h+r);
end
#词法分析public class analyzer {
public static List<String> llist=new ArrayList<
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2023-06-25 19:11:20
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实验要求：1.[实验项目]实现LL(1)分析中控制程序（表驱动程序）；完成以下描述赋值语句的LL(1)文法的LL(1)分析过程。 G[A]:A→V=E E→TE′ E′→ATE′|ε T→FT′ T′→MFT′|ε F→ (E)|i A→+|- M→*|/ V→i2.[设计说明]终结符号i 为用户定义的简单变量,即标识符的定义。3.[设计要求]（1）输入串应是词法分析的输出二元式序列，即某算术表达
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2024-05-04 09:11:39
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论文： CTC：Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks思想： 语音识别中，一般包含语音段和对应的文本标签，但是却并不知道具体的对齐关系，即字符和语音帧之间对齐，这就给语音识别训练任务带来困难；而CTC在训练时不关心具体的唯一
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2023-08-16 22:12:48
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实验四、语法分析实验 一、 实验目的（1） 编制一个语义分析程序（2） 语义分析程序是在语法分析程序的基础上进行编写的，主要任务是根据语法
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2023-06-28 23:19:25
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Java暑期作业一、《恶意》读书笔记《恶意》是日本作家东野圭吾写的推理小说之一。看完后不禁为东野先生的奇特的写作手法以及书中所展现的人性的丑恶所震撼。我认为这本书相较《白夜行》或是《嫌疑人X的献身》等他更出名的推理小说也一点都不逊色。
一般来说，推理小说中揭开凶手的真面目是小说的高潮部分，然而这本书却在前两章就将凶手告知，随着凶手的出现，案件似乎已经解决。但殊不知，我正在一步步落入东野圭吾先生的“
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2023-08-11 16:33:35
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/**
* java 语言规范 基于 java 8 —— 类型转换和上下文
* @转换的种类
* 用java语言编写的表达式要么不产生任何结果，要么有一个可以在编译时推断出来的类型。
* 当表达式出现在多数的上下文中时，它必须与该上下文所期望的类型相兼容，这个类型被称为目标类型。
*
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2024-01-12 00:19:27
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一、中文分析器IK Analyzer IK Analyzer 是一个开源的，基亍 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始， IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初，它是以开源项目Luence 为应用主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。从 3.0 版本开始，IK 发展为面向 Java 的公用分词组件，独立亍 Lucene
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2024-04-02 12:39:16
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说起这次的语义分析，不得不说的是我的重大的改变。上一次的语法分析是利用了预测分析法来实现的，经过多方考证，发现用预测分析法的语法分析器基础来实现语义分析的困难重重，例如在语法指导翻译的时候那个栈的变化和各种属性的传递就已经让我头晕脑胀了。无奈之下，只好重写语法分析，用了递归下降来实现语法分析进而实现我的语义分析。使用递归下降的最大好处就是思路特别清晰，一旦开始写了，就特别明确接下来要做什么。这就是
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2023-09-22 14:07:22
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语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。wikipedia上的解释：In machine learning, semantic analysis of a corpus is the task of building structures that approximate concepts from a large set of documents(or im
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2024-08-19 10:19:04
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语义搜索简介目录语义搜索简介文档检索 vs. 数据检索语义模型语义数据搜索语义Web——数据Web利用链接数据进行搜索存储和索引 (Semplore)排序原则如何将排序紧密结合到基本操作中? 从DBpedia收集的混合的查询数据集为图结构数据(RDF)建立结构化索引使用结构索引做结构匹配 在多数据源,多存储库的场景下搜索联合查询处理 结论混合搜索混合搜索 数据模型 混合搜索 查询和数据模型
发现好多同学收藏但是不赞
上周做了一个语义分割的综述报告，现在把报告总结成文章。这篇文章将分为三个部分：
1.语义分割基本介绍：明确语义分割解决的是什么问题。
2.从FCN到Deeplab v3+：解读语义分割模型的发展，常用方法与技巧
3.代码实战中需要注意的问题。
一.语义分割基本介绍1.1 概念语义分割（semantic segmentation）
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2023-10-02 16:14:24
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