問題タブ [semantic-analysis]

javacc インタープリターを作成する方法、特に以前に生成された AST ツリーからシンボル テーブルを作成する方法について、かなり混乱しています。

このASTから、このようなもの：

このテーブルへ

たとえば、この入力で

私が今持っているものは、ASTを作成するだけです。

私の大きな問題は、ツリー上のタイプを 1 つずつ定義して比較する方法です。

理論を含め、どんな助けも素晴らしいでしょう。

ありがとう。

Linuxの「ls」、「grep」、「cd」などの一連の指示があります。

ユーザーが正確な名前とパラメーターを知らなくてもこのコマンドを実行できるようにしたいのですが、「すべてのフォルダーを表示する」、「すべてのファイルを名前でフィルターする」、「ディレクトリに移動する」など、わかりやすい英語での意味に似たものを使用してください。 "。つまり、ユーザー入力は「すべてのファイルを表示してから、「foo」を含むすべてを表示」であり、「ls | grep foo」に変換されます。

各命令について何らかのメタ情報が必要であり、ユーザーのクエリ用語が各命令にどれだけ近いかを評価する必要があることを理解しています。何かのようなもの：

では、重要な情報はどれで、この評価を行う方法は?

ユーザーの入力を自分のセットからの特定の指示に変換する方法に関する一般的なガイドラインはありますか? （これは私にとってかなりの挑戦のように聞こえます）

テキストマイニング(NLP)における感情(ポジティブとネガティブ)と感情の違いは何ですか? たとえば、怒りは否定的な感情であり、否定的な感情はどちらも同じように見えます。テキスト内の感情をランク付けするアルゴリズムである SentiRank の作成者である Vijay Nadadur は、バイオ感情はほとんどバイナリ形式 (+ve と -ve) で単純化して表現できることを示唆しています。さらに付け加えると、さまざまな程度の +ve と -ve の感情があり、おそらくニュートラルである可能性があります。しかし、感情には多次元があります。確かに怒りは感情であり、悲しみも同じですが、それらは実際には同じではありません.

テキスト マイニング (NLP ベース) についてより具体的に言えば、感情分析を行うのははるかに簡単ですが、感情分析を実行するのは非常に困難です。感情分析の次のレベルは意図分析の分野であり、テキストのチャンクから意図を抽出することに取り組んでいる研究者はほとんどいません。これは非常に高いビジネス価値があるようです。

SVM分類子に基づいて動作するSRL(Semantic Role Labeling)を教えてください。Python または Java が推奨されます。

私の意図は、述語動詞が与えられたときに、文の特徴がベクトルとしてどのように表されるかを学ぶことです。

どうもありがとう！