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Algoritmo de dentro a fuera

En el caso de los algoritmos de análisis sintáctico en informática , el algoritmo de dentro a fuera es una forma de reestimar las probabilidades de producción en una gramática probabilística libre de contexto . Fue introducido por James K. Baker en 1979 como una generalización del algoritmo de adelante hacia atrás para la estimación de parámetros en modelos ocultos de Markov a gramáticas estocásticas libres de contexto . Se utiliza para calcular expectativas, por ejemplo, como parte del algoritmo de expectativa-maximización (un algoritmo de aprendizaje no supervisado).

Probabilidades internas y externas

La probabilidad interna es la probabilidad total de generar palabras , dada la raíz no terminal y una gramática : [1]

La probabilidad externa es la probabilidad total de comenzar con el símbolo de inicio y generar el no terminal y todas las palabras externas , dada una gramática : [1]

Calculando probabilidades internas

Caso base:

Caso general:

Supongamos que hay una regla en la gramática, entonces la probabilidad de generar comenzando con un subárbol con raíz en es:

La probabilidad interna es simplemente la suma de todas esas reglas posibles:

Calculando probabilidades externas

Caso base:

Aquí el símbolo de inicio es .

Caso general:

Supongamos que existe una regla en la gramática que genera . Entonces, la contribución izquierda de esa regla a la probabilidad externa es:

Ahora supongamos que existe una regla en la gramática. Entonces, la contribución correcta de esa regla a la probabilidad externa es:

La probabilidad externa es la suma de las contribuciones izquierda y derecha sobre todas esas reglas:

Referencias

  1. ^ ab Manning, Christopher D.; Hinrich Schütze (1999). Fundamentos del procesamiento estadístico del lenguaje natural . Cambridge, MA, EE.UU.: MIT Press. págs. 388–402. ISBN 0-262-13360-1.

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