1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 推导：S->(T)->(T,S)->(T,(T))->(T,(T,S))->(T,(S,S))->(T,(^,S))->(T,(^,a)) 语法树： 全部短语 (T,(^a)) T,(^,a) (^,a) ^,a ^ a 直接短语 a ^ 句柄 ^
1.已知文法： S→a|^|(T) T→T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 S=》(T)=》(T,S)=》(T,（T）)=》(T,(T,S))=》(T,(S,S))=》(T,(^,S))=》(T,(^,a)) 语法树： 短语：（T,(^,a)） a (^,a) T,(^,a) ^ ^,a 直接短语：^ a 句柄：^ 2.
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 解： 语法书为： 由语法树可知全部短语：(T,(^,a)) T,(^,a) (^,a) ^,a ^ a 直接短语：^ a 句柄：^ 2.构造上下文无关文法，描述语
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 推导步骤为： S=> ( T ) => ( T , S ) => ( T ,( T ) ) => ( T ,( T , S ) ) => ( T ,( T , a ) ) => ( T ,( S , a ) ) => ( T ,( ^ , a ) ) 短语： ^、a、^,a、(^,a)、T,(^,a)、(
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 语法树： 短语：(T,(^,a)) 、 T,(^,a) 、 (^,a) 、^,a 、a 、^ 直接短语：^ a 句柄：^ 2.构造上下文无关文法，描述语言：｛anbn|n>=0｝｛ambn|m>=n>=0｝if语句 S->aSb | ab S->aSb | ab | aif语句if -> if<
（1） 短语:^ 、a 、^,a 、(^,a) 、T,(^,a) 、（T,(^,a)) 直接短语：^、a 句柄：^ （2） ｛anbn|n>=0｝ ｛ambn|m>=n>=0｝ if语句 （1） if（n=0） T->ε if(n>0) T->anbn （2） if（m=n=0） T->ε else if(m>n>0) T->ambn else T->ε
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 2.构造上下文无关文法，描述语言： ｛anbn|n>=0｝ 可以推出：S=>aSb|ab（ab无限次循环） ｛ambn|m>=n>=0｝ 可以推出：S=>aSb|a|ab（ab无限次循环，但是m>n） if语句 if => if <条件> the
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 S => (T) => (T,S) => (T,(T))=>(T,(T,S)) => (T,(T,a)) => (T,(S,a)) => (T,(^,a)) 短语：(T,(^,a)) T,(^,a) (^,a) *,a ^ a 直接短语：^,a 句柄：^ 2.构造上下文无关文
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 解：由题得：S->(T)->(T,S)->(T,(T))->(T,(T,S))->(T,(S,S))->(T,(^,S))->(T,(^,a)) 2.构造上下文无关文法，描述语言： ｛anbn|n>=0｝ ｛ambn|m>=n>=0｝ if语句 答： （1）文法：G(T):T->ab|aTb|ε i
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 S->(T)->(T,S)->(T,(T))->(T,(T,S))->(T,(T,a))->(T,(S,a))->(T,(^,a)) 2.构造上下文无关文法，描述语言： ｛anbn|n>=0｝ ｛ambn|m>=n>=0｝ if语句 文法：E→aEb|ab|ε if语句： <
1.已知文法： S->a|^|(T) T->T,S|S 分析句型（T,(^,a))，求全部的短语、直接短语和句柄。 该句型的语法树为： 可得：短语：^ a ^,a (^,a) T,(^,a) (T,(^,a)) 直接短语：^ a 句柄：^ 2.构造上下文无关文
2014年提出的Seq2Seq模型。 训练步骤分为 预处理，词对齐，短语对齐，抽取短语特征，训练语言模型，学习特征权重等诸多步骤。 基本思想为：使用一个循环神经网络读取输入句子，将整个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中；再使用另一个循环神经网络读取这个编码，将其解压为目标语言的一个句子。
with as的作用其实就是把一大堆重复用到的sql语句放在with as里面，取一个别名，后面的查询就可以用它，这样对于大批量的sql语句起到一个优化的作用，而且清楚明了。with as短语，也叫做子查询部分（subquery factoring），可以让你做很多事情，定义一个SQL片断，该SQL片断会被整个SQL语句所用到。有的
查询短语
1. 两种word2vec模型的结构 之前的神经网络语言模型结构Neural Probabilistic Language Model (NNLM) 为什么采用新的结构，不使用NNLM的结构？ 在NNLM的结构中，有隐藏层，就是上图中tanh那层，则当单词的窗口长度为n，映射得到的词向量C的维度为D， 隐藏层的维度为H时，从映射层(projection
《编译原理》求短语，直接短语，句柄，素短语，最左素短语 - 例题解析 笔记 （一）明确概念： 名称 概念 短语 定义： 若 S 为文法 G 的开始符号，αβδ 是该文法的一个句型，即 S ⇒* αβδ，且有 A ⇒+ β，则称 β 是句型 αβδ 相对于非终结符 A 的短语。语法树： 在语法树中表示所有分支结点对
在课堂上经过实验之后，重新在宿舍里面从0开始编写大概30分钟左右能够完成这个实验，不是原来的思路。 该实验的表述为：从两个文本input1.txt和input2.txt中读取英文单词，若前面的英文单词的尾字母和后面的英文单词的未字母相同的话，则构成一个英文词语接龙，直到文章结尾，求出整篇文章中词语
有3个方法 方法1：对已有的重用和修改(这是最好的方法) 重用和修改现有模型。这些模型来源于之前的项目、网上的 方法2：使用分类列表 从网上搜索该领域的常见分类，或参考书籍Martin Fowler的《分析模式》、David hay的《Data Model Patterns》、Len Silverston的《Data Model Resourc
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参考Google JavaScript Style Guide和代码风格 1. 常量 关于常量，大部分语言的命名风格都比较类似，都是全部大写字母，单词用下划线分隔 //常数 const NUMBER = 5; 2. 枚举 枚举名称的UpperCamelCase(大驼峰）即每个单词首字母大写，通常应该是单数名词。枚举中的单个项目以CONSTANT
1、语料预处理 预处理的结果是生成双语分词之后的文件，该步需要注意的是对规则短语，比如数字、日期、网址等，进行泛化处理。可以用正则方法或者其它方法。注意日期中的点和外文人名中的点和网址中的点和句末标点要区分开来，数字和日期也要区分开来。 其中变化比较大的，比较难处理的，应该
DCCN由双子网组成:DyConvNet包含一个动态卷积层和一组基滤波器;CondiNet预测从条件输入到线性组合基滤波器的一组自适应权值。通过这种方式，可以动态地为每个条件输入获取特定的卷积核。滤波器组在所有条件下都是共享的，因此只需要学习一个低维权向量。当训练数据有限时，这大大促
语法 语句和表达式 我们用英语的术语来说明它们的区别 “句子”（sentence）是完整表达某个意思的一组词，由一个或多个“短语”（phrase）组成，它们之间由标点符号或连接词（and 和or 等）连接起来。短语可以由更小的短语组成。有些短语是不完整的，不能独立表达意思；有些短语则相对完整，并且能够独立
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属格用来使一个名词短语修饰另一个名词短语。中文里的属格标记是助词“的”。英文里，大多数名词短语的属格变格形式为在名词短语后直接加上 -’s。例如： (1) a boy 一个男孩 (2) a boy’s 一个男孩的 (3) the girl from China (这个/那个)来自中国的女孩 (4) the girl from China
