|
알고리즘(Machine Learning Algorithm)
자연 언어 처리 시스템에 인간의 사고능력에 해당하는 추론 기능을 추가하여, 이용하기 편리하면서도 수준 높은 처리가 가능한 지적 시스템을 만들기 위해 연구하여 만든 알고 리즘이 기계-학습 알고리즘이다.
|
|
|
트리의 전체 모양을 완성할 필요는 없음
일부의 트리만으로도 목표노드를 발견할 수 있다면 족함
트리의 크기가 문제해결의 효율성과 관련
어느 가지로 확장해 나갈 것인가가 탐색 알고리즘의 역할
트리에서의 노드의 재생성은 문제 야
|
|
|
tree를 찾아내는 상향식의 확률 chart parser.
2개의 Non-terminal을 가진 semi-context sensitive grammar를 사용
인간의 수고없이 구문론적으로 태깅된 언어 자료로부터 자동으로 문법을 받아 들임.
PTB (PennTreeBank)괄호와 같은 구문 트리
|
|
|
자리까지 ①과 ②를 반복한다. 1. 자료구조의 개요
1.1 자료구조란?
1.2 알고리즘
1.3 복잡도
2. 선형 구조
2.1 배열
2.2 연결 리스트
2.3 스택
2.4 큐
3. 비 선형 구조
3.1 트리
3.2 그래프
4. 알고리즘
4.1 탐색
4.2 정렬
|
|
메뉴펼치기
