下面的句法含义是什么》？

wywwwl 2002-08-05 01:58:02

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afc 2002-08-05

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保存编译控制信息pack以前的值
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将pack值设为1
pack是用于结构体成员对齐的编译控制参数

SyntaxNet 是一个框架，即学术圈所指的SyntacticParser，他是许多NLU系统中的关键组件。在这个系统中输入一个句子，他会自动给句子中的每一个单词打上POS（part-of-Speech）标签，用来描述这些词的句法功能，并在依存句法树中呈现。这些句法关系直接涉及句子的潜在含义。举一个很简单的例子，看下面这个句子“Alice saw Bob”的依存句法树：在这个结构中，Alice和Bob被编码为名词，Saw是动词。只要的动词saw 是句子的根，Alice是saw的主语，Bob是直接宾语（dobj）。和期待的一样，Paesey McParseface能正确地分析这一句子，也能理解下面这个更加复杂的例子：句子：Alice, who had been reading about SynataxNet, saw Bob in the hallwayyesterday在这个句子的编码中，Alice 和 Bob的分别是saw的主语和宾语，Alice由一个带动词“reading”的关系从句来修饰，而saw则由时态“yesterday”来修饰。依存句法树中的语法关系让我们可以轻易地找到不同问题的答案，比如，Alice看见了谁？谁看到了Bob？Alice正在读的是什么？或者Alice是在什么时候看到Bob的。为什么让计算机正确处理句法分析如此困难？句法分析如此困难的一个主要问题是，人类语言具有显著的歧义性。包含 20 到 30 个单词的中等长度的句子会具有数百、数千甚至数万种可能的句法结构，这样的情况并不少见。一个自然语言句法分析器必须能够搜索所有这些结构选择，并找到给定语境下最合理的那个结构。作为一个非常简单的例子，“Alice drove down the streetin her car”这个句子就具有至少两种可能的依存分析：第一种分析是对应这句话的（正确）解释，按照这种解释，爱丽丝在汽车里进行驾驶，而汽车位于街道上；第二种分析对应于一种对这句话的（荒诞但仍然可能的）解释，按照这种解释，爱丽丝在街道上驾驶，而街道位于汽车之内。之所以会产生这种歧义，是因为“in”这个介词既可以用来修饰“drove（驾驶）”也可以用来修饰“street（街道）”。上面这个例子是所谓的“介词短语附着歧义”的一个实例。人类在处理歧义方面有超强的能力，以至于人们甚至注意不到句子有歧义。而这里的挑战是，如何能让计算机做到同样好。长句中的多重歧义会共同造成句子的可能结构数量的组合爆炸。通常，这些结构中的绝大多数都极其不合理，但它们仍然是可能的，句法分析器必须以某种方式来丢弃它们。 SyntaxNet 将神经网络运用于歧义问题。一个输入句子被从左到右地处理。当句子中的每个词被处理时，词与词之间的依存关系也会被逐步地添加进来。由于歧义的存在，在处理过程的每个时间点上都存在多种可能的决策，而神经网络会基于这些决策的合理性向这些彼此竞争的决策分配分数。出于这一原因，在该模型中使用 Beam Search （集束搜索）就变得十分重要。不是直接取每个时间点上的最优决定，而是在每一步都保留多个部分性假设。只有当存在多个得分更高的假设的时候，一个假设才会被抛弃。下图将展示的，是“I booked a ticket to Google”这句话经过从左到右的决策过程而产生的简单句法分析。而且，正如我们在论文中所描述的，十分重要的一点是，要把学习和搜索紧密整合起来才能取得最高的预测准确度。Parsey McParseface 和其他 SyntaxNet 模型是我们用谷歌的 TensorFlow 框架训练过的最复杂的网络结构。通过利用谷歌支持的 Universal Treebanks 项目中的数据，你也可以在自己的机器上训练句法分析模型。标签：SyntaxNet

前言：正则可以实现一些简单的功能，并用在脚本中，如检测ip地址是否符合规范，检测文件名是否符合规范等等。正则表达式正则表达式主要是用来描述一个句法规则的模式。其实说的通俗一点，就是利用字符和元字符的组合，对一些符合既定句法的模式进行模糊匹配。它的主要功能是文本查询和字符串操作。正则表达式的基本元素包括普通字符和元字符，在Linux shell里面，常用的正则表达式元字符集为：S={* . ^ $ [] \ \<\> \{\} \{n,\} \{n,m\} },每一个元字符都有自己在正则表达式中的含义，下面来介绍一下： “ * ”符号：表示匹配前面一个普通字符0次或多

句法分析是自然语言处理（natural language processing, NLP）中的关键底层技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。　　句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。以获取整个句子的句法结构或者完全短语结构为目的的句法分析，被称为成分结构分析（co

什么是自然语言处理？自然语言处理（NLP）是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。 NLP的目标是让计算机／机器在理解语言上像人类一样智能。最终目标是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。自然语言处理下面是三个不同等级的语言学分析：句法学：给定文本的哪部分是语法正确的。语义学：给定文本的含义是什么？语用学：文本的目的是什么？ NLP处理语言的不同方面，例如： ...

ROOT：要处理文本的语句 IP：简单从句 NP：名词短语 VP：动词短语 PU：断句符，通常是句号、问号、感叹号等标点符号 LCP：方位词短语 PP：介词短语 CP：由‘的’构成的表示修饰性关系的短语 DNP：由‘的’构成的表示所属关系的短语 ADVP：副词短语 ADJP：形容词短语 DP：限定词短语 QP：量词短语 NN：常用名词 NR：固有名词 NT：时间名词 PN：代词 VV：动词 VC：...

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向经典致敬，或许是老一代程序员内心里面难以释怀的感受。互联网大行其道的今天，我们期待着MFC技术能够恢复其曾经的辉煌，或许这个期待会永远成为一种“梦想”，或许一切皆有可能……
我们希望这个版块可以很好的适配Web时代，期待更好的互联网技术能够使得MFC技术框架得以重现活力，……

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