machine-learning - Prolog 中可以进行自适应解析吗？

Question

我正在尝试写一个adaptive parser在Prolog中:换句话说，一个可以在运行时修改自己的解析规则的解析器。

为了做到这一点，我需要在运行时生成新的谓词，但我不确定这是否可行。是否可以编写一个采用如下列表的谓词:

generate_dcg_rule([A," is greater than ",B]).

...然后生成一个像这样的新谓词？

expr(A," is greater than ",B) -->
    symbol(A)," is greater than ",symbol(B).

Answer 1

是的，这很容易实现。

Prolog 是一种非常动态的语言，您可以使用例如 assertz/1 在运行时断言任意子句。

您可以使用 Prolog 的术语扩展机制(通常用于执行此操作)将 DCG 规则扩展为普通 Prolog 规则。

例如，使用expand_term/2:

?- expand_term((expr(A," is greater than ",B) -->    symbol(A)," is greater than ",symbol(B)), Clause).Clause =  (expr(A, [' ', i, s, ' ', g, r, e|...], B, _G242, _G253):-symbol(A, _G242, _G264), _G264=[' ', i, s, ' ', g|...], symbol(B, _G275, _G253)).

您可以使用 assertz/1 断言此类子句:

?- expand_term((Head --> Body), Clause), assertz(Clause).

请注意，在此示例中我使用设置为 chars 的 double_quotes，即使用:

:- set_prolog_flag(double_quotes, chars).

在你的源文件中。无论如何，这都是一个好主意。

另请注意，我假设您已经找到了一种方法，可以将 generate_dcg_rule/1 示例中提供的列表转换为实际的 DCG。对于此翻译，我建议使用类似 list_dcg/2 的谓词，它以声明方式描述此类列表和 DCG 规则之间的关系。优点很明显:例如，您可以通过测试用例等方式交互地测试此类关系。对于您的具体示例，定义此关系的一个子句可能类似于:

list_dcg([A,Ls,B], DCG) :-        Ls = "is greater than ",        DCG = (expr(A, Ls, B) --> symbol(A), Ls, symbol(B)).

我将其推广到您的其他用例作为练习。总的来说，动态断言此类子句的一种方法是:

?- list_dcg(List, DCG), expand_term(DCG, Clause), assertz(Clause).

请注意，在此类示例中，我们如何受益于 Prolog 的同像性质:Prolog 规则和 DCG 规则具有作为 Prolog 术语的自然表示，并且我们可以简单地写下它们并像目标中的任何其他术语一样对它们进行推理。