Prolog Grundkurs WS 99/00 Christof Rumpf

Präsentation zum Thema: "Prolog Grundkurs WS 99/00 Christof Rumpf"—  Präsentation transkript:

1 Prolog Grundkurs WS 99/00 Christof Rumpf rumpf@uni-duesseldorf.de
Parametrisierte DCGs Prolog Grundkurs WS 99/00 Christof Rumpf

2 Kontextfreie Sprachen
DCGs ohne Parameter entsprechen den kontextfreien Grammtiken der Chomsky-Hierarchie. Die folgende DCG erkennt die kontextfreie Sprache anbn , n  0 : s --> []. s --> [a], s, [b]. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

3 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Reguläre Sprachen Durch Beschränkung der Regeln auf die Form VN × VT VN  VN × VT kann man mit DCGs reguläre Grammatiken schreiben. Die folgende DCG erkennt die reguläre Sprache a*b*: s --> []. s --> [a], s. s --> [b], b. b --> []. b --> [b], b. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

4 Kontextsensitive Sprachen
Parametrisierte DCGs sind in der Lage, kontext-sensitive Sprachen zu erkennen. Die folgende DCG erkennt die kontextsensitive Sprache anbncn, n  0: s --> a(I), b(I), c(I). a(i) --> []. a(i(I)) --> [a], a(I). b(i) --> []. b(i(I)) --> [b], b(I). c(i) --> []. c(i(I)) --> [c], c(I). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

5 Rekursiv aufzählbare Sprachen
Mit parametrisierten DCGs können selbst rekursiv aufzählbare Sprachen erkannt werden. Zum Beweis implementiere man eine allgemeine Turing-Maschine mit einer DCG. Repräsentiere Zustände als Konstituenten Band als Listen-Parameter GK Prolog - Parametrisierte DCGs

6 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Schweitzerdeutsch Das Schweizerdeutsche zeigt sogenannte kreuzserielle Abhängigkeiten zwischen Verben und NPs, die den kontextfreien Rahmen sprengen. Claudia Helmut Eva Hans Ulrike watched let help make work. NP NP NP3 NP4 NP5 V V2 V3 V V5 Claudia beobachtete, wie Helmut Eva Hans helfen ließ, Ulrike zum arbeiten zu bringen. Sortiert nach akk/dat-Zuweisung: GK Prolog - Parametrisierte DCGs

7 Generierung von Syntaxbäumen
Zusätzliche Argumente von DCGs können verwendet werden, um beim Parsen einer Kette den entsprechenden Ableitungsbaum zu erzeugen. ?- s(T,[paul,klaut,bananen],[]). T = s(np(paul),vp(v(klaut),np(bananen))) yes GK Prolog - Parametrisierte DCGs

8 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Baum als Struktur s(s(NP,VP)) --> np(NP,Num), vp(VP,Num). vp(vp(V,NP),Num) --> v(V,Num), np(NP,_). v(v(klaut), sg) --> [klaut]. v(v(klauen), pl) --> [klauen]. np(np(paul), sg) --> [paul]. np(np(bananen),pl) --> [bananen]. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

9 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Baum als Liste s([s,NP,VP]) --> np(NP,Num), vp(VP,Num). vp([vp,V,NP],Num) --> v(V,Num), np(NP,_). v([v,[klaut]], sg) --> [klaut]. v([v,[klauen]], pl) --> [klauen]. np([np,[paul]], sg) --> [paul]. np([np,[bananen]],pl) --> [bananen]. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

10 Parsen mit Baum-Ausgabe
Eine DCG mit Syntaxbaumgenerierung kann mit einem Pretty-Printer gekoppelt werden, um einen Parser mit Ausgabe zu erhalten. parse(Sentence):- s(Tree,Sentence,[]), pp(Tree). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

11 Verarbeitung von Testsätzen
Zum Testen einer Grammatik wird oft eine Menge von Testsätzen benötigt, die man am besten als Fakten in der Datenbasis ablegt. ex(1,[maria,sieht,den,mann]). ex(2,[maria,sieht,dem,mann]). ex(3,... test(N):- ex(N,S), write(S), nl, parse(S). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

12 Testen von Teilphrasen
Eine Grammatik besteht neben dem Lexikon aus einer Menge von Phrasenstrukturregeln. Bei der Grammtikentwicklung ist es oft sinnvoll, die Regeln für Teilphrasen gezielt zu testen, bevor man ganze Sätze parst. Dadurch werden Fehler i.d.R. viel schneller gefunden. ?- pp([mit,dem,teleskop],[]). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

13 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Metavariablen Weder unser parse/1 noch test/1 sind geeignet, um Teilphrasen zu verarbeiten. Lösung: Aufruf der DCG über Metavariablen mit dem eingebauten Prädikat call/1. ex(1,s([maria,sieht,den,mann],[])). ex(2,pp([im,park],[])). ex(3,... test(N):- ex(N,G), write(G), nl, call(G). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

14 Analyse vs. Generierung
Der Aufruf eines Parsers mit einer gegebenen Kette setzt einen Analyseprozeß in Gang. Das Ergebnis der Analyse ist ein Grammatikalitäts-urteil über die Kette bezüglich der Grammatik. Der Aufruf eines Parsers mit einer Variablen bewirkt die Generierung von grammatischen Ketten (bezüglich der Grammatik!). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

15 Korrektheit und Vollständigkeit
Korrektheit und Vollständigkeit von Grammatiken versucht man durch Testen zu ermitteln. Dazu analysiert man eine Menge geeigneter Testsätze, die auch ungrammatische Sätze enthalten sollte, bzw. generiert Sätze und beurteilt deren Grammatikalität. Korrektheit: Es werden nur grammatische Ketten analysiert/generiert. Vollständigkeit: Es werden alle grammatischen Ketten analysiert/generiert. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

16 Generierung rekursiver Phrasen
Rekursive Regeln können beliebig lange Ketten generieren. Beim Testen von Grammatiken auf generative Kapazität bereitet das top-down depth-first-Verfahren des Interpreters Probleme, da die erste Ableitung beliebig oft iteriert wird und Alternativen unberücksichtigt bleiben. Maria sieht den Mann im Park im Park im Park im Park im Park im Park ... GK Prolog - Parametrisierte DCGs

17 Beschränkung der Kettenlänge
Durch die Bindung einer Kette an eine Liste definiter Länge kann die Generierung redundanter Iterationen vermieden werden. ?- S = [_,_,_,_,_,_,_,_,_], s(S,[]). S=[maria,sieht,den,mann,im,park,mit,dem,teleskop]->; S=[maria,sieht,den,mann,mit,dem,teleskop,im,park]->; S=[maria,mit,dem,teleskop,sieht,den,mann,im,park]->; ... GK Prolog - Parametrisierte DCGs

18 Generierung von Listen
Die Generierung von Listen definiter Länge kann automatisiert und für einen „Phrasengenerator“ verwendet werden. genlist(0,[]). genlist(N,[_|T]):- N > 0, M is N-1, genlist(M,T). generate(N):- genlist(N,S), parse(S). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

19 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Fail-Loop Mit Hilfe eines Fail-Loops kann ein Generator definiert werden, der alle Phrasen einer festen Länge ohne Benutzerinteraktion generiert und ausgibt. generateall(N):- genlist(N,S), s(S,[]), write(S), nl, fail. generateall(_). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

20 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Zählschleife Mit einer Zählschleife definieren wir einen Generator, der alle Phrasen ausgibt, deren Länge in einem gegebenen Intervall liegt. generateall(Max,Max):- generateall(Max). generateall(N,Max):- N < Max, M is N+1, generateall(N), generateall(M,Max). GK Prolog - Parametrisierte DCGs

21 Pretty-Printer für Ketten
Unser Generator kann noch etwas attraktiver gestalten werden, indem eine Ausgabe der Ketten ohne Listenklammern und Kommata eingebaut wird. print_phrase([]):- nl. print_phrase([Word|Words]):- tab(1),write(Word), print_phrase(Words). ?- print_phrase([maria,sieht,den,mann]). maria sieht den mann GK Prolog - Parametrisierte DCGs

22 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
Dateiausgabe Die Ausgabe komplexer Syntaxbäume oder größerer Mengen von generierten Sätzen läßt den Bildschirm des Arity\Prolog-Interpreters als ungeignetes Ausgabemedium erscheinen, da man nicht zurückblättern kann. Auch möchte man manchmal Programm-Ausgaben dauerhaft dokumentieren. Dazu benötigen wir Mittel, um eine Ausgabe in eine Datei umzuleiten. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

23 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
tell/1 und told/0 Das eingebaute Prädikat tell/1 öffnet eine Datei und setzt einen Zeiger auf den Dateianfang. Der Dateiname muß als atomares Argument spezifiziert sein. Das eingebaute Prädikat told/0 schließt die Datei, die als letztes geöffnet wurde. Wird told/0 nach einem Aufruf von tell/1 nicht ausgeführt, stürzt Prolog ab. GK Prolog - Parametrisierte DCGs

24 GK Prolog - Parametrisierte DCGs
file_output/2 Das Prädikat file_output/2 leitet alle Ausgaben in eine Datei File um, die während der Ableitung eines Aufrufs Goal erfolgen. file_output(File,Goal):- tell(File), (call(Goal) ; true), told. GK Prolog - Parametrisierte DCGs