Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Теория грамматик для моделирования символьных строк берет начало в работах по вычислительной лингвистике, целью которых было понимание структуры естественных языков.
Grammar theory to model symbol strings originated from work in computational linguistics aiming to understand the structure of natural languages.
Связь с скрытыми моделями Маркова
Модели PCFG расширяют контекстно-свободные грамматики так же, как скрытые марковские модели расширяют регулярные грамматики. Алгоритм Inside-Outside является аналогом алгоритма Forward-Backward. Он вычисляет общую вероятность всех разборов, согласующихся с заданной последовательностью, на основе некоторой PCFG. Это эквивалентно вероятности генерации последовательности данной PCFG и интуитивно представляет собой меру соответствия последовательности заданной грамматике. Алгоритм Inside-Outside используется в параметризации модели для оценки априорных частот, наблюдаемых в обучающих последовательностях, в случае РНК. Варианты динамического программирования алгоритма CYK находят наиболее вероятный разбор (Viterbi-разбор) последовательности РНК для модели PCFG. Этот разбор является наиболее вероятным выводом последовательности данной PCFG.
PCFGs models extend context free grammars the same way as hidden Markov models extend regular grammars. The Inside Outside algorithm is an analogue of the Forward Backward algorithm. It computes the total probability of all derivations that are consistent with a given sequence, based on some PCFG. This is equivalent to the probability of the PCFG generating the sequence, and is intuitively a measure of how consistent the sequence is with the given grammar. The Inside Outside algorithm is used in model parametrization to estimate prior frequencies observed from training sequences in the case of RNAs. Dynamic programming variants of the CYK algorithm find the Viterbi parse of a RNA sequence for a PCFG model. This parse is the most likely derivation of the sequence by the given PCFG.
Граматическая конструкция
Контекстно-свободные грамматики представляются как набор правил, вдохновлённых попытками моделирования естественных языков. (Или сумма) всех весов правил в дереве. Вес каждого правила учитывается столько раз, сколько раз правило используется в дереве. Особым случаем WCFG являются PCFG, где веса представляют собой (логарифмы) вероятностей. Расширенная версия алгоритма CYK может быть использована для поиска "наименее весомого" (минимального по весу) вывода строки для заданной WCFG. Когда вес дерева является произведением весов правил, WCFG и PCFG могут выражать один и тот же набор распределений вероятностей. Как следствие, большинство применений теории формальных языков к анализу белков в основном ограничивались созданием грамматик с меньшей выразительной силой для моделирования простых функциональных паттернов, основанных на локальных взаимодействиях. Поскольку белковые структуры обычно демонстрируют зависимости более высокого порядка, включая вложенные и перекрестные связи, они явно превосходят возможности любой контекстно-свободной грамматики.
Context free grammars are represented as a set of rules inspired from attempts to model natural languages. (or sum ) of all rule weights in the tree. Each rule weight is included as often as the rule is used in the tree. A special case of WCFGs are PCFGs, where the weights are (logarithms of ) probabilities. An extended version of the CYK algorithm can be used to find the "lightest" (least weight) derivation of a string given some WCFG. When the tree weight is the product of the rule weights, WCFGs and PCFGs can express the same set of probability distributions. As a consequence, most applications of formal language theory to protein analysis have been mainly restricted to the production of grammars of lower expressive power to model simple functional patterns based on local interactions. Since protein structures commonly display higher order dependencies including nested and crossing relationships, they clearly exceed the capabilities of any CFG.