Einführung in die Computerlinguistik Syntax & Parsing

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Einführung in die Computerlinguistik Syntax & Parsing"

Transkript

1 yntax Einführung in die Computerlinguistik yntax & ozentin: Wiebke Petersen Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 1

2 yntax yntax συντ αξιζ (syntaxis) Zusammenordnung, Zusammenstellung yntax ist die Lehre von der Grammatikalität und truktur der ätze Colourless green ideas sleep furiously. (*) Furiously green sleep ideas colourless. Konstituentenstruktur (,,PP,... ) Wortordnung ependenzstruktur (ubjekt, Objekt,... ) as Ziel der yntax ist es, das grammatische Wissen zu modellieren, über das die muttersprachlichen precher einer prache unbewuÿt verfügen. Wichtige Anwendungsgebiete: Grammatikprüfung Question Answering Informationsextraktion maschinelle Übersetzung Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 2

3 yntax Phrasen- / Konstituentenstruktur bestimmte equenzen von Wörtern bilden Phrasen oder Konstituenten dies sind die truktureinheiten des atzes. tellen ie eine Liste aller möglicher ominalphrasen auf, die in den folgenden ätzen vorkommen: Jonathan Powell, the former Prime Minister's chief of sta, admitted that Mr Blair had made a mistake in an intelligence dossier on Iraq,s nuclear and chemical weapons but said its importance had been overstated. (The Times , online) Baron August von Finck verkaufte die Bank der Familie und investierte bevorzugt in chweizer Firmen. Für den erzkonservativen chlossbesitzer gehört es zum guten Ton, ihm wohlgesinnte Parteien mit üppigen penden zu unterstützen - nicht nur, wenn es um Hotels geht. (Z , online) Mehr als sechzig chlösser gibt es im chweizer Kanton Thurgau. Zu den schönsten zählt das chloss Weinfelden, das hoch über dem Ort thront und nur durch eine Zugbrücke zu erreichen ist. (Z , online) eit fast vier Jahrzehnten ist der reichste Thurgauer, der Münchner Baron August von Finck, der Hausherr dieser liebevoll restaurierten Liegenschaft, die Kenner an das liechtensteinische Fürstenschloss erinnert: In tein gehauene Geschichte. (Z , online) Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 3

4 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

5 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: ich sehe den Mann mit dem Fernglas. ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas. (*) ich sehe lief Eliminierungstest: Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

6 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: ich sehe den Mann mit dem Fernglas. ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas. (*) ich sehe lief Eliminierungstest: Fragetest: ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas ich sehe mit dem Fernglas (*) ich sehe hundert tollwütige Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

7 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: ich sehe den Mann mit dem Fernglas. ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas. (*) ich sehe lief Eliminierungstest: Fragetest: ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas ich sehe mit dem Fernglas (*) ich sehe hundert tollwütige Wen sehe ich? Mit was sehe ich? Koordinationstest: Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

8 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: ich sehe den Mann mit dem Fernglas. ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas. (*) ich sehe lief Eliminierungstest: Fragetest: ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas ich sehe mit dem Fernglas (*) ich sehe hundert tollwütige Wen sehe ich? Mit was sehe ich? Koordinationstest: ich sehe den Mann und hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas Permutationstest: Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

9 yntax Tests für Phrasengliederung / Konstituententests ubstitutionstest: ich sehe den Mann mit dem Fernglas. ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas. (*) ich sehe lief Eliminierungstest: Fragetest: ich sehe hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas ich sehe mit dem Fernglas (*) ich sehe hundert tollwütige Wen sehe ich? Mit was sehe ich? Koordinationstest: ich sehe den Mann und hundert tollwütige Hunde mit dem Fernglas Permutationstest:... hundert tollwütige Hunde und den Mann sehe ich mit dem Fernglas. mit dem Fernglas sehe ich hundert tollwütige Hunde und den Mann. (*) dem Fernglas sehe ich hundert tollwütige Hunde und den Mann mit. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 4

10 yntax Analyse einer kontextfreien Phrasenstrukturregel Es gibt die Konstituenten,, in der prache. Ein kann aus einer gefolgt von einer aufgebaut sein. Es wird nicht ausgeschlossen, dass es weitere Konstituenten gibt. Es wird nicht behauptet, dass dies die einzig mögliche truktur von in dieser prache ist. Es wird nicht behauptet, dass und nur in dieser Position vorkommen können. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 5

11 yntax Analyse einer kontextfreien Phrasenstrukturregel Es gibt die Konstituenten,, in der prache. Ein kann aus einer gefolgt von einer aufgebaut sein. Es wird nicht ausgeschlossen, dass es weitere Konstituenten gibt. Es wird nicht behauptet, dass dies die einzig mögliche truktur von in dieser prache ist. Es wird nicht behauptet, dass und nur in dieser Position vorkommen können. Eine Phrasenstrukturregel legt fest, aus welchen Konstituenten eine Phrase aufgebaut ist (hierarchische truktur, direkte ominanz) und sie legt die Reihenfolge der Konstituenten fest (lineare truktur, direkte Präzedenz) Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 5

12 yntax yntaxbäume P = die den Frau Mann sieht die Frau sieht den Mann Klammerschreibweise: [ [ [ die][ Frau]][ [ sieht][ [ den][ Mann]]]] Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 6

13 yntax Über- und Untergenerierung P = die den Frau Mann sieht Eine Grammatik mit diesen Produktionen erzeugt ätze, die im eutschen nicht grammatikalisch sind. (Übergenerierung) Bsp.: en Mann sieht den Mann, den Frau sieht die Mann Eine Grammatik mit diesen Produktionen erzeugt nicht alle grammatikalischen ätze des eutschen (Untergenerierung) Bsp.: ie Computerlinguistik ist eine Teildisziplin der Linguistik. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 7

14 yntax to parse (grammatisch zerlegen) abgeleitet von pars (lateinisch) Teil Ein Parser ist ein Automat, der einer Zeichenkette aufgrund einer Grammatik einen erivationsbaum zuordnet. Grammatik + Zeichenkette erivationsbaum ist ein uchproblem. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 8

15 yntax Unterschied: Recognizer Parser Beides sind Automaten Recognizer: stellt ausschlieÿlich fest, ob eine Zeichenfolge ein Wort der von der Grammatik generierten prache ist oder nicht (Kellerautomat). Parser: erstellt den erivationsbaum einer Zeichenfolge im Bezug auf die Grammatik. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 9

16 yntax strategien strategien unterscheiden sich darin, in welcher Reihenfolge die Knoten eines erivationsbaums erstellt werden. Man unterscheidet zwei Hauptstrategien voneinander inputgetriebenes (bottom up): geleitet von der zu parsenden Zeichenkette theoriegetriebenes (top down): geleitet von der Grammatik Zusätzlich charakterisiert man strategien mit folgenden Begrien: depth-rst breadth-rst left-to-right right-to-left Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 10

17 yntax top-down-left-to-right-depth-rst-parser top-down: Parser beginnt beim tartsymbol und versucht, durch sukzessive Regelanwendung schlieÿlich bei der Eingabekette zu landen. Regelanwendungen (von links nach rechts) nennt man Expansion. as Einlesen eines Elements der Eingabekette nennt man can. left-to-right: er Parser versucht immer den am weitesten links stehenden Knoten des Ableitungsbaums zu expandieren oder mit diesem Knoten einen can durchzuführen. depth-rst: er Parser versucht immer die am weitesten unten stehenden Knoten (das sind immer die zuletzt gebildeten) weiter zu expandieren oder hier einen can durchzuführen. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 11

18 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

19 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

20 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

21 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

22 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

23 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau die Frau Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

24 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau die Frau die Frau sieht Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

25 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau die Frau die Frau sieht die Frau sieht Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

26 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau die Frau die Frau sieht die Frau sieht die Frau sieht den Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

27 yntax Beispiel: top-down-left-to-right-depth-rst-parser P = ie Frau sieht den Mann die den Frau Mann sieht die die Frau die Frau die Frau sieht die Frau sieht die Frau sieht den die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 12

28 yntax Linksrekursion Top-down-left-to-right-Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die linksrekursive Regeln beinhalten! und PP Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 13

29 yntax Linksrekursion Top-down-left-to-right-Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die linksrekursive Regeln beinhalten! und PP und Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 13

30 yntax Linksrekursion Top-down-left-to-right-Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die linksrekursive Regeln beinhalten! und PP und und und Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 13

31 yntax Linksrekursion Top-down-left-to-right-Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die linksrekursive Regeln beinhalten! und PP und und und und und und Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 13

32 yntax Linksrekursion Top-down-left-to-right-Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die linksrekursive Regeln beinhalten! und PP und und und und und und und und und und Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 13

33 yntax bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser bottom-up: Parser beginnt bei der Eingabekette und versucht, durch sukzessives rückwärtiges Anwenden der Regeln (von rechts nach links) schlieÿlich bei dem tartsymbol zu landen. breadth-rst: ie ymbole werden in der Reihenfolge ihrer Erzeugung abgearbeitet Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 14

34 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

35 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

36 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

37 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau... die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

38 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau... die Frau sieht den Mann sieht den Mann die Frau Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

39 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau... die Frau sieht den Mann sieht den Mann sieht die Frau die Frau den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

40 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau... die Frau sieht den Mann sieht den Mann sieht die Frau die Frau den Mann die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

41 yntax Beispiel: bottom-up-breadth-rst-left-to-right-parser die Frau sieht den Mann Frau sieht den Mann sieht den Mann die die Frau... die Frau sieht den Mann sieht den Mann sieht die Frau die Frau den Mann die Frau sieht den Mann die Frau sieht den Mann Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 15

42 yntax ɛ-regeln Bottom-up Parser terminieren nicht bei Grammatiken, die ɛ-regeln beinhalten, da eine solche Regel jederzeit anwendbar ist! ɛ Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 16

43 yntax ergleich: Bottom-up- und Top-down-Parser top-down ucht nur nach erivationsbäumen, die echte Bäume sind. Aber verfolgt Bäume, die nicht zu der Eingabekette passen. Problem mit Linksrekursion. bottom-up Formt nur Teilbäume, die zur Eingabekette passen. Aber verfolgt Teilbäume, die nie zu einem erivationsbaum werden können. Problem mit ɛ-expansion. Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 17

44 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

45 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

46 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

47 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

48 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

49 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

50 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Mary ies Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

51 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Mary Mary ies Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

52 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Mary Mary ies Mary Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

53 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Mary Mary ies Mary Mary calls Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

54 yntax Top-down mit Backtracking Falls ein Terminalsymbol mit der Eingabekette inkonsistent ist, werden schrittweise die vorherigen chritte bis zur letzten Wahlmöglichkeit rückgängig gemacht P = ies calls Peter Mary Mary calls Peter Peter Mary Mary Mary Mary ies Mary Mary Mary calls calls Peter Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 18

55 yntax Top-down mit Backtracking (Beispiel aus Carstensen et. al.) Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 19

56 yntax : Probleme hohe Ambiguität (Bsp.: `time ies like an arrow', weiteres Bsp. in den HA) Abdeckung Ezienz Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 20

57 yntax Hausaufgaben (Abgabe bis zum ) (B: 2 Aufgaben) 1 Geben ie zu mindestens zwei der Tests für Phrasengliederung ein Beispiel an, warum dieser Test allein zur Bestimmung der Phrasenstruktur eines atzes nicht ausreicht. 2 Geben ie eine kontextfreie Grammatik an, die ätze der folgenden Art generiert: He likes the meal on the ight to ew York on Monday. Zu den Regeln sollten PP und PP gehören. 3 Wieviele erivationsbäume ergeben sich aus Ihrer Grammatik zu dem genannten atz? Zeichnen ie mindestens 5 verschiedene. 4 Welche strategie (top-down oder bottom-up) ist für Ihre Grammatik geeignet? Begründen ie Ihre Entscheidung und führen ie einen Parse durch. Beachten ie, daÿ ie unter Umständen Backtracking einsetzen müssen. 5 Passen ie die Grammatik von Folie 7 so an, daÿ Übergeneralisierungen vermieden werden. 6 Welcher strategie folgen die Kellerautomaten, die nach dem in der letzten itzung vorgestellten erfahren aus einer kontextfreien Grammatik gewonnen werden? Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 21

58 yntax Literatur Carstensen et. al. (2004), Kapitel 3.4 Jurafsky & Martin (2008), Kapitel 13 Wiebke Petersen Einführung CL (Wie 09/10) 22

Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen

Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen Aufgabentypen die in der Klausur vorkommen können 1. Nennen Sie fünf wichtige Anwendungsgebiete der Computerlinguistik. 2. Für welches der drei Anwendungsgebiete Maschinelle Übersetzung, Rechtschreibkorrektur

Mehr

Programmierkurs Python II

Programmierkurs Python II Programmierkurs Python II Michaela Regneri & tefan Thater FR 4.7 Allgemeine Linguistik (Computerlinguistik) Universität des aarlandes ommersemester 2010 (Charniak, 1997) the dog biscuits N V N V the dog

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Bäume

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Bäume Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Dozentin: Wiebke Petersen 6. Foliensatz (basierend auf Folien von Gerhard Jäger) Wiebke Petersen math. Grundlagen 1 Baumdiagramme Ein Baumdiagramm eines

Mehr

Earley Parsing. Parsing - WS 2012 / 2013 Lisa Orszullok & Anika Stallmann

Earley Parsing. Parsing - WS 2012 / 2013 Lisa Orszullok & Anika Stallmann Earley Parsing Parsing - WS 2012 / 2013 Lisa Orszullok & Anika Stallmann 12.12.2012 Agenda Basics Komponenten Earley Parsing - Recognizer Earley Parsing - Parser Vor- und Nachteile Parsing WS 2012/2013

Mehr

Theoretische Informatik 2 (WS 2006/07) Automatentheorie und Formale Sprachen 19

Theoretische Informatik 2 (WS 2006/07) Automatentheorie und Formale Sprachen 19 Inhalt 1 inführung 2 Automatentheorie und ormale prachen Grammatiken Reguläre prachen und endliche Automaten Kontextfreie prachen und Kellerautomaten Kontextsensitive und yp 0-prachen 3 Berechenbarkeitstheorie

Mehr

Kontextsensitive Sprachen

Kontextsensitive Sprachen Kontextsensitive Sprachen Standardbeispiel: {anbncn} S a b c S a A b B c c B A B b c B b b A A b a A a a Im Bereich der natürlichen Sprachen gibt es zahlreiche kontextsensitive Phänomene in der Semantik

Mehr

Einführung Computerlinguistik. Konstituentensyntax II

Einführung Computerlinguistik. Konstituentensyntax II Einführung Computerlinguistik Konstituentensyntax II Hinrich Schütze & Robert Zangenfeind Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung, LMU München 2013-11-18 Schütze & Zangenfeind: Konstituentensyntax

Mehr

Schwach kontextsensitive Grammatikformalismen

Schwach kontextsensitive Grammatikformalismen chwach kontextsensitive Grammatikformalismen! Vorlesung Grammatikformalismen Alexander Koller! 2. Juni 2015 Grammatikformalismen Parsingkomplexität O(n) O(n 3 ) polynomiell exponentiell PPACE-vollst. unentscheidbar

Mehr

Kapitel 2: Formale Sprachen Kontextfreie Sprachen. reguläre Grammatiken/Sprachen. kontextfreie Grammatiken/Sprachen

Kapitel 2: Formale Sprachen Kontextfreie Sprachen. reguläre Grammatiken/Sprachen. kontextfreie Grammatiken/Sprachen reguläre Grammatiken/prachen Beschreibung für Bezeichner in Programmiersprachen Beschreibung für wild cards in kriptsprachen (/* reguläre Ausdrücke */)?; [a-z]; * kontextfreie Grammatiken/prachen Beschreibung

Mehr

Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung

Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung Sprachen/Grammatiken eine Wiederholung Was sind reguläre Sprachen? Eigenschaften regulärer Sprachen Sprachen Begriffe Symbol: unzerlegbare Grundzeichen Alphabet: endliche Menge von Symbolen Zeichenreihe:

Mehr

4. Grammatiken. 4.1. Grundlegende Definitionen. Wie lassen sich formale Sprachen beschreiben?

4. Grammatiken. 4.1. Grundlegende Definitionen. Wie lassen sich formale Sprachen beschreiben? 4. Grammatiken 4.1. Grundlegende Definitionen Wie lassen sich formale prachen beschreiben? im endlichen Fall: Aufzählung der Wörter der prache im unendlichen Fall: akzeptierende Automaten, Mengenausdrücke:

Mehr

t r Lineare Codierung von Binärbbäumen (Wörter über dem Alphabet {, }) Beispiel code( ) = code(, t l, t r ) = code(t l ) code(t r )

t r Lineare Codierung von Binärbbäumen (Wörter über dem Alphabet {, }) Beispiel code( ) = code(, t l, t r ) = code(t l ) code(t r ) Definition B : Menge der binären Bäume, rekursiv definiert durch die Regeln: ist ein binärer Baum sind t l, t r binäre Bäume, so ist auch t =, t l, t r ein binärer Baum nur das, was durch die beiden vorigen

Mehr

Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Beispiel: eine kleine kontextfreie Grammatik (cf. [BKL09], Ch. 8.

Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Parsing mit NLTK. Beispiel: eine kleine kontextfreie Grammatik (cf. [BKL09], Ch. 8. Gliederung Natürlichsprachliche Systeme I D. Rösner Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg 1 WS 2011/12, 26. Oktober 2011, c 2010-2012

Mehr

Formale Sprachen und Grammatiken

Formale Sprachen und Grammatiken Formale Sprachen und Grammatiken Jede Sprache besitzt die Aspekte Semantik (Bedeutung) und Syntax (formaler Aufbau). Die zulässige und korrekte Form der Wörter und Sätze einer Sprache wird durch die Syntax

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik. Syntax I

Einführung in die Computerlinguistik. Syntax I Einführung in die Computerlinguistik Syntax I Hinrich Schütze & Robert Zangenfeind Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung, LMU München 14.12.2015 Schütze & Zangenfeind: Syntax I 1 / 35 Take-away

Mehr

2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume

2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume 2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume Beispiel: Beispiel (Teil 3): Beweis für L(G) L: Alle Strings aus L der Länge 0 und 2 sind auch in L(G). Als Induktionsannahme gehen wir davon aus, dass alle

Mehr

6 Kontextfreie Grammatiken

6 Kontextfreie Grammatiken 6 Kontextfreie Grammatiken Reguläre Grammatiken und damit auch reguläre Ausdrücke bzw. endliche Automaten haben bezüglich ihres Sprachumfangs Grenzen. Diese Grenzen resultieren aus den inschränkungen,

Mehr

Was bisher geschah. Syntax III. Strukturbäume

Was bisher geschah. Syntax III. Strukturbäume Was bisher geschah yntax III Gerrit Kentner 6. Februar 2013 yntax I Aufgabe an die yntax: Beschreibung grammatischer atzstrukturen Wortabfolge und hierarchische truktur Konstituentenbegriff Konstituententests

Mehr

Künstliche Intelligenz Sprachverarbeitung mit Prolog

Künstliche Intelligenz Sprachverarbeitung mit Prolog Künstliche Intelligenz Sprachverarbeitung mit Prolog Stephan Schwiebert WS 2009/2010 Sprachliche Informationsverarbeitung Institut für Linguistik Universität zu Köln Parsing mit Prolog Grammatik Wortartenklassifikation,

Mehr

Klausurvorbereitende Übungen 1: Kommentierte Lösungen

Klausurvorbereitende Übungen 1: Kommentierte Lösungen Klausurvorbereitende Übungen 1: Kommentierte Lösungen Teil I: Dependenz 1: Köpfe bestimmen Bestimmen ie die Köpfe in den nachstehend eingeklammerten Konstituenten. Zu welcher Kategorie gehört die Konstituente

Mehr

Kapitel 2: Formale Sprachen Gliederung. 0. Grundbegriffe 1. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie

Kapitel 2: Formale Sprachen Gliederung. 0. Grundbegriffe 1. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie Gliederung 0. Grundbegriffe 1. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie 2.1. 2.2. Reguläre Sprachen 2.3. Kontextfreie Sprachen 2/1, Folie 1 2015 Prof. Steffen

Mehr

Unterscheidung: Workflowsystem vs. Informationssystem

Unterscheidung: Workflowsystem vs. Informationssystem 1. Vorwort 1.1. Gemeinsamkeiten Unterscheidung: Workflowsystem vs. Die Überschneidungsfläche zwischen Workflowsystem und ist die Domäne, also dass es darum geht, Varianten eines Dokuments schrittweise

Mehr

Theoretische Informatik I

Theoretische Informatik I Theoretische nformatik inheit 3 Kontextfreie Sprachen 1. Kontextfreie Grammatiken 2. Pushdown Automaten 3. igenschaften kontextfreier Sprachen Theoretische nformatik inheit 3.1 Kontextfreie Grammatiken

Mehr

Auswahl von Klauseln und Atomen in Prolog

Auswahl von Klauseln und Atomen in Prolog 5.6 Prolog... ist die bekannteste Implementierung einer LP-Sprache; wurde Anfang der 1970er von Alain Colmerauer (Marseille) und Robert Kowalski (Edinburgh) entwickelt. konkretisiert den vorgestellten

Mehr

Lehrstuhl für Computerlinguistik

Lehrstuhl für Computerlinguistik Ruprecht-Karls -Universität Heidelberg Lehrstuhl für Computerlinguistik Hauptseminar: Parsing Leitung: PD Dr. Karin Haenelt Referent: A. S. M. Abdullah Eusufzai Referat zum Thema: Probabilistisches Parsing

Mehr

Einführung in die Informatik Grammars & Parsers

Einführung in die Informatik Grammars & Parsers Einführung in die Informatik Grammars & Parsers Grammatiken, Parsen von Texten Wolfram Burgard Cyrill Stachniss 12.1 Einleitung Wir haben in den vorangehenden Kapiteln meistens vollständige Java- Programme

Mehr

Syntaktische Annotationen. Korpuslinguistik Dr. Heike Zinsmeister

Syntaktische Annotationen. Korpuslinguistik Dr. Heike Zinsmeister Syntaktische Annotationen Korpuslinguistik Dr. Heike Zinsmeister 18.11.2011 Syntax Gestern war mir, wie vielen europäischen Abgeordneten, die Teilnahme unmöglich, da der Flug von Air France, mit dem wir

Mehr

7. Formale Sprachen und Grammatiken

7. Formale Sprachen und Grammatiken 7. Formale Sprachen und Grammatiken Computer verwenden zur Verarbeitung von Daten und Informationen künstliche, formale Sprachen (Maschinenspr., Assemblerspachen, Programmierspr., Datenbankspr., Wissensrepräsentationsspr.,...)

Mehr

Objektorientierte Programmierung. Kapitel 3: Syntaxdiagramme und Grammatikregeln

Objektorientierte Programmierung. Kapitel 3: Syntaxdiagramme und Grammatikregeln Stefan Brass: OOP (Java), 3. Syntaxdiagramme und Grammatikregeln 1/32 Objektorientierte Programmierung Kapitel 3: Syntaxdiagramme und Grammatikregeln Stefan Brass Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Mehr

Übungen zur Vorlesung Einführung in die Theoretische Informatik, Blatt 12 LÖSUNGEN

Übungen zur Vorlesung Einführung in die Theoretische Informatik, Blatt 12 LÖSUNGEN Universität Heidelberg / Institut für Informatik 7. Juli 24 Prof. Dr. Klaus Ambos-Spies Nadine Losert Übungen zur Vorlesung Einführung in die Theoretische Informatik, Blatt 2 LÖSUNGEN Aufgabe Verwenden

Mehr

Pumping-Lemma. Beispiel. Betrachte die kontextsensitive Grammatik G mit den Produktionen. S asbc abc CB HB HB HC HC BC ab ab bb bb bc bc cc cc.

Pumping-Lemma. Beispiel. Betrachte die kontextsensitive Grammatik G mit den Produktionen. S asbc abc CB HB HB HC HC BC ab ab bb bb bc bc cc cc. Pumping-Lemma Beispiel Betrachte die kontextsensitive Grammatik G mit den Produktionen S asbc abc CB HB HB HC HC BC ab ab bb bb bc bc cc cc. Sie erzeugt z.b. das Wort aabbcc: S asbc aabcbc aabhbc aabhcc

Mehr

Syntaxanalyse Ausgangspunkt und Ziel

Syntaxanalyse Ausgangspunkt und Ziel Syntaxanalyse Ausgangspunkt und Ziel Ausgangspunkt: Kontextfreie Grammatik Im Normalfall BNF, manchmal EBNF BNF = Backus-Naur-Form = Produktionsregeln EBNF = erweiterte BNF (+ reguläre Ausdrücke) Prüfung

Mehr

8. Turingmaschinen und kontextsensitive Sprachen

8. Turingmaschinen und kontextsensitive Sprachen 8. Turingmaschinen und kontextsensitive Sprachen Turingmaschinen (TM) von A. Turing vorgeschlagen, um den Begriff der Berechenbarkeit formal zu präzisieren. Intuitiv: statt des Stacks bei Kellerautomaten

Mehr

Maschinelles Lernen. Kapitel 5

Maschinelles Lernen. Kapitel 5 Kapitel 5 Maschinelles Lernen Im täglichen Leben begegnet uns das Lernen meist in einer Mischung aus den Aspekten der Vergrößerung von Wissen und der Verbesserung von Fähigkeiten. Beim Erlernen einer Fremdsprache

Mehr

Ein Satz der deutschen Sprache besitzt ein Subjekt, ein Prädikat und ein Objekt (SPO).

Ein Satz der deutschen Sprache besitzt ein Subjekt, ein Prädikat und ein Objekt (SPO). 1 Grammatiken Autor: Tilman Blumenbach Letzte Änderung: 28. Juni 2012 18:15 Ziel von Grammatiken Wollen die Struktur von Sprachen modellieren und charakterisieren. Beispiel Ein Satz der deutschen Sprache

Mehr

Theorie der Informatik

Theorie der Informatik Theorie der Informatik 6. Formale Sprachen und Grammatiken Malte Helmert Gabriele Röger Universität Basel 17. März 2014 Einführung Beispiel: Aussagenlogische Formeln Aus dem Logikteil: Definition (Syntax

Mehr

Übungsaufgaben. - Vorgehensweise entsprechend dem Algorithmus der schriftlichen Multiplikation

Übungsaufgaben. - Vorgehensweise entsprechend dem Algorithmus der schriftlichen Multiplikation Übungsaufgaben Anmerkung Allen Beispielen soll noch hinzugefügt sein, dass wertvolle Hinweise, also die Tipps und Tricks die der schnellen maschinellen Multiplikation zu Grunde liegen, neben dem toff zur

Mehr

Grammar New Inspiration 2 + 3

Grammar New Inspiration 2 + 3 Bildungsdepartement Amt für Volksschulen und Sport Abteilung Schulfragentwicklung und -betrieb Kollegiumstrasse 28 Postfach 2191 6431 Schwyz Telefon 041 819 19 11 Telefax 041 819 19 17 Grammar + 3 Verteilung

Mehr

Interpreter - Gliederung

Interpreter - Gliederung Institut für Informatik Ludwig-Maximilian Universität Interpreter - Gliederung Programmiersprache Syntax Konkrete Syntax Abstrakter Syntax Baum (Abstrakte Syntax) Parser Syntaktische Struktur einer Sprache

Mehr

Luft. Archimedisches Prinzip, Verhalten von Luft und Gasen, Prinzip des Heissluftballons

Luft. Archimedisches Prinzip, Verhalten von Luft und Gasen, Prinzip des Heissluftballons uft rchimedisches Prinzip, erhalten von uft und asen, Prinzip des eissluftballons n l e i t u n g uft xperiment 1 as xperiment vom fliegenden eebeutel man nehme... oppelkammer-eebeutel (z.. arke «lostergarten»

Mehr

4. 4. Algorithmen und Datenstrukturen in deskriptiven Programmiersprachen

4. 4. Algorithmen und Datenstrukturen in deskriptiven Programmiersprachen Kapitel Kapitel 4 Deskriptive Programmierung SS 2008 4. 4. Algorithmen und Datenstrukturen in in deskriptiven Programmiersprachen Deskriptive Programmierung 1 Sprachverarbeitung in in Prolog Prolog Prolog

Mehr

Berechenbarkeit und Komplexität

Berechenbarkeit und Komplexität Berechenbarkeit und Komplexität Prof. Dr. Dietrich Kuske FG Theoretische Informatik, TU Ilmenau Wintersemester 2010/11 1 Organisatorisches zur Vorlesung Informationen, aktuelle Version der Folien und Übungsblätter

Mehr

Was ist ein Compiler?

Was ist ein Compiler? Was ist ein Compiler? Was ist ein Compiler und worum geht es? Wie ist ein Compiler aufgebaut? Warum beschäftigen wir uns mit Compilerbau? Wie ist die Veranstaltung organisiert? Was interessiert Sie besonders?

Mehr

Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst)

Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst) Binäre Suchbäume (binary search trees, kurz: bst) Datenstruktur zum Speichern einer endlichen Menge M von Zahlen. Genauer: Binärbaum T mit n := M Knoten Jeder Knoten v von T ist mit einer Zahl m v M markiert.

Mehr

Randomisierte Algorithmen

Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen Randomisierte Algorithmen 5. Zwei spieltheoretische Aspekte Thomas Worsch Fakultät für Informatik Karlsruher Institut für Technologie Wintersemester 2015/2016 1 / 36 Überblick

Mehr

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester 2013

Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik. Sommersemester 2013 Automaten und Formale Sprachen alias Theoretische Informatik Sommersemester 2013 Dr. Sander Bruggink Übungsleitung: Jan Stückrath Sander Bruggink Automaten und Formale Sprachen 1 Deterministische Kellerautomaten

Mehr

Theoretische Informatik I

Theoretische Informatik I Theoretische Informatik I Einheit 2.4 Grammatiken 1. Arbeitsweise 2. Klassifizierung 3. Beziehung zu Automaten Beschreibungsformen für Sprachen Mathematische Mengennotation Prädikate beschreiben Eigenschaften

Mehr

10. Vorlesung. 12. Dezember 2006 Guido Schäfer

10. Vorlesung. 12. Dezember 2006 Guido Schäfer LETZTE ÄNDERUNG: 5. JANUAR 2007 Vorlesung: Einführung in die Spieltheorie WS 2006/2007 10. Vorlesung 12. Dezember 2006 Guido Schäfer 3 Spiele in extensiver Form Bisher haben wir uns ausschliesslich mit

Mehr

Übung 6: Feinentwurf. Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy Dr. Herbert Ehler, Martin Feilkas 6. Juli 2006 Bernd Spanfelner, Sebastian Winter

Übung 6: Feinentwurf. Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy Dr. Herbert Ehler, Martin Feilkas 6. Juli 2006 Bernd Spanfelner, Sebastian Winter Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy Sommersemester Dr. Herbert Ehler, Martin Feilkas 6. Juli 2006 Bernd Spanfelner, Sebastian Winter Einführung in die Softwaretechnik Übung 6: Feinentwurf Aufgabe 17: Entwurfsmuster

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Tutorium 4 26..25 INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Tutorium 27 29..24 FAKULTÄT FÜR INFORMATIK KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Definition

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik Statistische Grundlagen

Einführung in die Computerlinguistik Statistische Grundlagen Statistik 1 Sommer 2015 Einführung in die Computerlinguistik Statistische Grundlagen Laura Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Sommersemester 2015 Statistik 2 Sommer 2015 Überblick 1. Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume

Mehr

Parsing-EinfŸhrung Ð 1

Parsing-EinfŸhrung Ð 1 Parsing-EinfŸhrung bersicht Falsifizierbarkeit, oder: Sind Grammatiken wissenschaftlich? Grammatik, Formalismus Kontextfreie Grammatiken Ableitungen Ziel Verstehen der linguistischen Motivation Intuitives

Mehr

Einführung in Prolog. Literatur

Einführung in Prolog. Literatur Einführung in Prolog Literatur Clocksin/Mellish Programming in Prolog Skript aus dem Kurs Max Hadersbeck Skript aus dem Kurs Hans Leiss Bratko Prolog Programming for Artificial Intelligence Prolog Lexikon

Mehr

Eine Baumstruktur sei folgendermaßen definiert. Eine Baumstruktur mit Grundtyp Element ist entweder

Eine Baumstruktur sei folgendermaßen definiert. Eine Baumstruktur mit Grundtyp Element ist entweder Programmieren in PASCAL Bäume 1 1. Baumstrukturen Eine Baumstruktur sei folgendermaßen definiert. Eine Baumstruktur mit Grundtyp Element ist entweder 1. die leere Struktur oder 2. ein Knoten vom Typ Element

Mehr

Theoretische Informatik Testvorbereitung Moritz Resl

Theoretische Informatik Testvorbereitung Moritz Resl Theoretische Informatik Testvorbereitung Moritz Resl Bestandteile einer Programmiersprache: a) Syntax (Form): durch kontextfreie Grammatik beschrieben b) Semantik (Bedeutung) 1.) Kontextfreie Sprachen

Mehr

Behaviorismus und Nativismus im Erstspracherwerb

Behaviorismus und Nativismus im Erstspracherwerb Behaviorismus und Nativismus im Erstspracherwerb 13-SQM-04 (Naturwissenschaft für Querdenker) 09.07.2015 Simeon Schüz Gliederung 1. Einleitung 2. Die Behavioristische Hypothese 2.1 Grundlegende Annahmen

Mehr

Schulinterner Lehrplan für das Fach Informatik der Sekundarstufe II an der Bettine von Arnim Gesamtschule

Schulinterner Lehrplan für das Fach Informatik der Sekundarstufe II an der Bettine von Arnim Gesamtschule des Zweckverbandes Langenfeld / Hilden - Sekundarstufen I und II - B.V.A-Gesamtschule Hildener Str. 3 40764 Langenfeld 02173 / 9956-0 Fax 02173 / 9956-99 Email: mail@bva-gesamtschule.de Web: www.bva-gesamtschule.de

Mehr

1 topologisches Sortieren

1 topologisches Sortieren Wolfgang Hönig / Andreas Ecke WS 09/0 topologisches Sortieren. Überblick. Solange noch Knoten vorhanden: a) Suche Knoten v, zu dem keine Kante führt (Falls nicht vorhanden keine topologische Sortierung

Mehr

Sprachen und Automaten. Tino Hempel

Sprachen und Automaten. Tino Hempel Sprachen und Automaten 11 Tino Hempel Bisherige Automaten Automat mit Ausgabe/Mealy-Automat Akzeptor, Sprache eines Akzeptors Grenze: L = {a n b n } Kellerautomat erkennt L = {a n b n } Grenze:? T. Hempel

Mehr

Mathematische Grundlagen der Informatik 2

Mathematische Grundlagen der Informatik 2 Zusammenfassung Math2I Mathematische Grundlagen der Informatik 2 Emanuel Duss emanuel.duss@gmail.com 12. April 2013 1 Zusammenfassung Math2I Mathematische Grundlagen der Informatik 2 Dieses Dokument basiert

Mehr

Folge 19 - Bäume. 19.1 Binärbäume - Allgemeines. Grundlagen: Ulrich Helmich: Informatik 2 mit BlueJ - Ein Kurs für die Stufe 12

Folge 19 - Bäume. 19.1 Binärbäume - Allgemeines. Grundlagen: Ulrich Helmich: Informatik 2 mit BlueJ - Ein Kurs für die Stufe 12 Grundlagen: Folge 19 - Bäume 19.1 Binärbäume - Allgemeines Unter Bäumen versteht man in der Informatik Datenstrukturen, bei denen jedes Element mindestens zwei Nachfolger hat. Bereits in der Folge 17 haben

Mehr

Teil II: Phrasen und Phrasenstruktur

Teil II: Phrasen und Phrasenstruktur Teil II: Phrasen und Phrasenstruktur Übersicht: Grammatische Funktionen Kategorien Konstituenten & Strukturbäume Konstituententest Endozentrizität 1 Einfacher Satzbau Drei allgemeine Grundfragen der Syntax:

Mehr

Datenbankanwendung. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2014/15. smichel@cs.uni-kl.de

Datenbankanwendung. Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern. Wintersemester 2014/15. smichel@cs.uni-kl.de Datenbankanwendung Wintersemester 2014/15 Prof. Dr.-Ing. Sebastian Michel TU Kaiserslautern smichel@cs.uni-kl.de Wiederholung: Anfragegraph Anfragen dieses Typs können als Graph dargestellt werden: Der

Mehr

Motivation Einstellung Kooperation Soziale Fertigkeiten

Motivation Einstellung Kooperation Soziale Fertigkeiten Was bedeutet Extended? Umfangreiche tudien zeigten, dass Effizienz und Erfolg bei beruflichen Aktivitäten nur zu 20-25 % durch Ausbildung und Berufserfahrung bestimmt werden. 75 80 % werden durch interpersonelle

Mehr

Einführung in PERL 2 Reguläre Ausdrücke

Einführung in PERL 2 Reguläre Ausdrücke Einführung in PERL 2 Reguläre Ausdrücke BASIEREND AUF FOLIEN VON DR. H. ZINSMEISTER und dem Buch `Einführung in Perl (Lama Buch) von RL Schwartz&T Phoenix sowie hwp://de.sel[tml.org/perl/sprache/regexpr.htm

Mehr

Kapitel 4. Einführung in den Scannergenerator Flex. Einführung in den Scannergenerator Flex Wintersemester 2008/09 1 / 9

Kapitel 4. Einführung in den Scannergenerator Flex. Einführung in den Scannergenerator Flex Wintersemester 2008/09 1 / 9 Kapitel 4 Einführung in den Scannergenerator Flex Einführung in den Scannergenerator Flex Wintersemester 2008/09 1 / 9 Generatoren für die lexikalische Analyse Scannergeneratoren werden eingesetzt um die

Mehr

Preisliste w a r e A u f t r a g 8. V e r t r b 8. P C K a s s e 8. _ D a t a n o r m 8. _ F I B U 8. O P O S 8. _ K a s s a b u c h 8. L o h n 8. L e t u n g 8. _ w a r e D n s t l e t u n g e n S c h

Mehr

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Vertretungsstunde Englisch 6. Klasse: Grammatik

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Vertretungsstunde Englisch 6. Klasse: Grammatik Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Vertretungsstunde Englisch 6. Klasse: Grammatik Das komplette Material finden Sie hier: Download bei School-Scout.de a few a little

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Dipl. Inform. Andreas Wilkens aw@awilkens.com Überblick Grundlagen Definitionen Elementare Datenstrukturen Rekursionen Bäume 2 1 Datenstruktur Baum Definition eines Baumes

Mehr

Definition eines Spiels

Definition eines Spiels Definition eines piels 1. Einleitung 1.1 Einführung: Die mathematische pieltheorie beschäftigt sich nicht nur mit der Beschreibung und Analyse von pielen im üblichen inn, sondern allgemein mit Konfliktsituationen

Mehr

Tutorium zur theoretischen Informatik Übungsblatt 4 (2006-12-13)

Tutorium zur theoretischen Informatik Übungsblatt 4 (2006-12-13) Ein verständiges Herz erwirbt Kenntnisse, und das Ohr der Weisen lauscht dem Wissen. (Die Bibel, "Buch der Sprüche", Kapitel 18 Vers 15) Inhalt 1. Empfehlenswerte Referenzen 2. Aufgabe 1 CF Grammatik für

Mehr

ABITURPRÜFUNG 2009 LEISTUNGSFACH INFORMATIK

ABITURPRÜFUNG 2009 LEISTUNGSFACH INFORMATIK ABITURPRÜFUNG 2009 LEISTUNGSFACH INFORMATIK (HAUPTTERMIN) Bearbeitungszeit: 270 Minuten Hilfsmittel: Wörterbuch zur deutschen Rechtschreibung Taschenrechner (nicht programmierbar, nicht grafikfähig) (Schüler,

Mehr

1. Der Begriff Informatik 2. Syntax und Semantik von Programmiersprachen. I.2. I.2. Grundlagen von von Programmiersprachen.

1. Der Begriff Informatik 2. Syntax und Semantik von Programmiersprachen. I.2. I.2. Grundlagen von von Programmiersprachen. 1. Der Begriff Informatik 2. Syntax und Semantik von Programmiersprachen I.2. I.2. Grundlagen von von Programmiersprachen. - 1 - 1. Der Begriff Informatik "Informatik" = Kunstwort aus Information und Mathematik

Mehr

Suchen und Sortieren

Suchen und Sortieren (Folie 69, Seite 36 im Skript) 5 6 1 4 Als assoziatives Array geeignet Schlüssel aus geordneter Menge Linke Kinder kleiner, rechte Kinder größer als Elternknoten Externe und interne Knoten Externe Knoten

Mehr

Informatik 11 Kapitel 2 - Rekursive Datenstrukturen

Informatik 11 Kapitel 2 - Rekursive Datenstrukturen Fachschaft Informatik Informatik 11 Kapitel 2 - Rekursive Datenstrukturen Michael Steinhuber König-Karlmann-Gymnasium Altötting 15. Januar 2016 Folie 1/77 Inhaltsverzeichnis I 1 Datenstruktur Schlange

Mehr

Parser4Kids interaktive Lernumgebung

Parser4Kids interaktive Lernumgebung Parser4Kids interaktive Lernumgebung Parser4Kids vermittelt die grundlegende Funktionsweise eines Parsers auf eine intuitive und spielerische Art anhand des vereinfachten Modells eines Fertigbauhauses.

Mehr

Gliederung. Das TIGER-Korpus: Annotation und Exploration. TIGER-Korpus. 1. TIGER-Korpus. entstanden im Projekt TIGER (1999 heute) beteiligte Institute

Gliederung. Das TIGER-Korpus: Annotation und Exploration. TIGER-Korpus. 1. TIGER-Korpus. entstanden im Projekt TIGER (1999 heute) beteiligte Institute Das TIGER-Korpus: Annotation und Exploration Stefanie Dipper Forschungskolloquium Korpuslinguistik, 11.11.03 Gliederung 1. TIGER-Korpus 2. Annotation 3. Visualisierung 4. Suche, Retrieval 5. Demo 6. Repräsentation

Mehr

Praktikum Funktionale Programmierung Teil 1: Lexen und Parsen

Praktikum Funktionale Programmierung Teil 1: Lexen und Parsen Praktikum Funktionale Programmierung Teil 1: Lexen und Parsen Professur für Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie Sommersemester 2009 Überblick Teil 1: Lexen und Parsen Die Sprache LFP +C Professur

Mehr

Informatik I WS 07/08 Tutorium 24

Informatik I WS 07/08 Tutorium 24 Info I Tutorium 24 Informatik I WS 07/08 Tutorium 24 20.12.07 Bastian Molkenthin E-Mail: infotut@sunshine2k.de Web: http://infotut.sunshine2k.de Rückblick Semi-Thue-Systeme Ein Semi-Thue-System besteht

Mehr

2. Lernen von Entscheidungsbäumen

2. Lernen von Entscheidungsbäumen 2. Lernen von Entscheidungsbäumen Entscheidungsbäume 2. Lernen von Entscheidungsbäumen Gegeben sei eine Menge von Objekten, die durch Attribut/Wert- Paare beschrieben sind. Jedes Objekt kann einer Klasse

Mehr

Komplexitätsklassen. (Lauf-)Zeit-Klassen. (Lauf-)Zeit-Klassen. Charakteristische Problemgrößen beim Parsing

Komplexitätsklassen. (Lauf-)Zeit-Klassen. (Lauf-)Zeit-Klassen. Charakteristische Problemgrößen beim Parsing Komplexitätsklassen Charakteristische Problemgrößen beim Parsing O(1) konstant O(log n) logarithmisch O(n) linear O(n k ) polynomial (k [2,4]) O(n k ) polynomial (k > 4) O(k n ) exponentiell n ist die

Mehr

Grammatiken und ANTLR

Grammatiken und ANTLR Grammatiken und ANTLR Zusatzfolien zu Algo Blatt 6 Author: Henry Schaefer http://www.majeeks.de/folien_blatt6.pdf Grammatik Definition: syntaktische Beschreibung einer Sprache (H.S.) Definiton Grammatik

Mehr

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen. Informales Beispiel. Informales Beispiel.

Motivation. Formale Grundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen. Informales Beispiel. Informales Beispiel. Kontextfreie Kontextfreie Motivation Formale rundlagen der Informatik 1 Kapitel 5 Kontextfreie Sprachen Bisher hatten wir Automaten, die Wörter akzeptieren Frank Heitmann heitmann@informatik.uni-hamburg.de

Mehr

Programmiersprachen und Übersetzer

Programmiersprachen und Übersetzer Programmiersprachen und Übersetzer Sommersemester 2010 19. April 2010 Theoretische Grundlagen Problem Wie kann man eine unendliche Menge von (syntaktisch) korrekten Programmen definieren? Lösung Wie auch

Mehr

On a Sunday Morning summary

On a Sunday Morning summary On a Sunday Morning summary Connect the English sentences and their German translation Verbinde die englischen Sätze mit ihrer deutschen Übersetzung The hedgehog was standing at the door of his house He

Mehr

Ausarbeitung Iteration I

Ausarbeitung Iteration I Ausarbeitung Iteration I Domain Model siehe [Lar02], Kap. 0 2 Domain Model Illustriert relevante Konzepte des Problembereichs Das wichtigste Dokument in OOA (Use-Cases sind nicht OO; Use-Cases sind ein

Mehr

Sprachen und (formale) Grammatiken

Sprachen und (formale) Grammatiken Sprachen und (formale) Grammatiken Eine formale Grammatik G dient dazu, eine Sprache L(G) zu beschreiben, bzw. zu definieren, welche Sätze zu einer Sprache gehören (und welche nicht). Wir sprechen dann

Mehr

Listening Comprehension: Talking about language learning

Listening Comprehension: Talking about language learning Talking about language learning Two Swiss teenagers, Ralf and Bettina, are both studying English at a language school in Bristo and are talking about language learning. Remember that Swiss German is quite

Mehr

Kurs 1613 Einführung in die imperative Programmierung

Kurs 1613 Einführung in die imperative Programmierung Aufgabe 1 Gegeben sei die Prozedur BubbleSort: procedure BubbleSort(var iofeld:tfeld); { var hilf:integer; i:tindex; j:tindex; vertauscht:boolean; i:=1; repeat vertauscht := false; for j := 1 to N - i

Mehr

3. Entscheidungsbäume. Verfahren zum Begriffslernen (Klassifikation) Beispiel: weiteres Beispiel: (aus Böhm 2003) (aus Morik 2002)

3. Entscheidungsbäume. Verfahren zum Begriffslernen (Klassifikation) Beispiel: weiteres Beispiel: (aus Böhm 2003) (aus Morik 2002) 3. Entscheidungsbäume Verfahren zum Begriffslernen (Klassifikation) Beispiel: weiteres Beispiel: (aus Böhm 2003) (aus Morik 2002) (aus Wilhelm 2001) Beispiel: (aus Böhm 2003) Wann sind Entscheidungsbäume

Mehr

LITTLE RED RIDING HOOD AND THE WOLF

LITTLE RED RIDING HOOD AND THE WOLF LITTLE RED RIDING HOOD AND THE WOLF Fertigkeit Lesen Relevante(r) Deskriptor(en) Deskriptor 6: Kann einfache literarische Texte (z.b. fiktionale Texte, Lieder und Gedichte) verstehen. (B1) Themenbereich(e)

Mehr

Formale Sprachen, reguläre und kontextfreie Grammatiken

Formale Sprachen, reguläre und kontextfreie Grammatiken Formale Sprachen, reguläre und kontextfreie Grammatiken Alphabet A: endliche Menge von Zeichen Wort über A: endliche Folge von Zeichen aus A A : volle Sprache über A: Menge der A-Worte formale Sprache

Mehr

Einführung. Heute. Parsing. Parser - Arten Parsing - Arten grob klassifiziert Interessante Parser Arten detailierter.

Einführung. Heute. Parsing. Parser - Arten Parsing - Arten grob klassifiziert Interessante Parser Arten detailierter. Heute Parsing Methoden der Sprachverarbeitung Hauke Traulsen Parser - Arten Parsing - Arten grob klassifiziert Interessante Parser Arten detailierter Einführung Grammatik Parser I Bedeutung Parsing Zuweisung

Mehr

Rhetorik und Argumentationstheorie.

Rhetorik und Argumentationstheorie. Rhetorik und Argumentationstheorie 2 [frederik.gierlinger@univie.ac.at] Teil 2 Was ist ein Beweis? 2 Wichtige Grundlagen Tautologie nennt man eine zusammengesetzte Aussage, die wahr ist, unabhängig vom

Mehr

Einführung in die Computerlinguistik

Einführung in die Computerlinguistik Einführung in die Computerlinguistik Syntax WS 2006/2007 Manfred Pinkal Einführung in die Computerlinguistik 2006/2007 M. Pinkal UdS 1 Morphologie und Syntax Gegenstand der Morphologie ist die Struktur

Mehr

Statistische Verfahren in der Computerlinguistik

Statistische Verfahren in der Computerlinguistik Statistische Verfahren in der Computerlinguistik Zweiter Teil Einführung in die Computerlinguistik Sommersemester 2009 Übersicht Statistische vs. symbolische Verfahren in der CL Statistik beschreibende

Mehr

Einführung in die Linguistik, Teil 4

Einführung in die Linguistik, Teil 4 Einführung in die Linguistik, Teil 4 Syntax - Das Berechnen syntaktischer Strukturen beim menschlichen Sprachverstehen Markus Bader, Frans Plank, Henning Reetz, Björn Wiemer Einführung in die Linguistik,

Mehr

Teil 2: Dynamische Spiele mit vollständigen Informationen

Teil 2: Dynamische Spiele mit vollständigen Informationen Teil : Dynamische Spiele mit vollständigen Informationen Kapitel 5: Grundsätzliches Literatur: Tadelis Chapter 7 Problem Manche Spiele entwickeln sich über die Zeit Dynamik kann aber nicht in Spielen in

Mehr