The Paradigm For Solving The Derivation Problem In Infinite Models
Autor: | KURUCAN, Mehmet, ÖZBALTAN, Mete |
---|---|
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2021 |
Předmět: |
Engineering
Probabilistic Context-Free Grammars Viterbi Algorithm One-Counter Grammar Hidden Markov Model Formal Languages Olasılıksal Bağlamdan Bağımsız Dilbilgisi Viterbi Algoritması Tek-Sayaçlı Dilbilgisi Saklı Markov Model Biçimsel Diller Mühendislik Computer Science::Computation and Language (Computational Linguistics and Natural Language and Speech Processing) |
Zdroj: | Issue: 28 545-547 Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi |
ISSN: | 2148-2683 |
Popis: | The problem of finding the most probable derivation for probabilistic context-free grammar is expensive. The Viterbi algorithm has been adopted to one-counter grammar that is a sub-class of stochastic context-free grammar to solve this issue. However, the absence of the implementation of the adapted algorithm attracts our attention. We experimentally validate this algorithm and present the implementation part of it to monitor the performance, in this research. Olasılıksal bağlamdan bağımsız dilbilgisi için en olası türetmeyi bulma probleminin çözümü pahalıdır. Bu problemin çözümü için Viterbi algoritması, olasılıksal bağlamdan bağımsız dilbilgisinin bir alt sınıfı olan tek sayaçlı dilbilgisine uayarlanmıştır. Ancak adapte edilen algoritmanin uygulanmamış olması dikkatimizi çekmektedir. Bu araştırmada, bu algoritmayı deneysel olarak doğruladık ve uygulamada izlenilen performansı sunuyoruz. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |