递归转移网络（RTNs）是一种用于表示语言语法的有限状态机（FSM），特别是那些具有递归元素的语言。它们通过允许转换调用其他网络来扩展有限状态机，从而能够表示语言中的递归结构。
在本文中，我们将深入探讨递归转移网络（RTNs）的基础知识和形式结构。
理解递归转移网络 (RTN)
递归转移网络 (RTNs) 是一种用于描述语言语法的有限状态机，特别适用于具有递归性质的语言。RTNs 通过允许转换调用其他网络来扩展标准的有限状态机，从而使得表示语言内部的递归结构成为可能。
RTNs 在计算语言学和人工智能中起着至关重要的作用，特别是在自然语言处理 (NLP)和编译器设计中。它们为解析句子、分析语法以及设计编程语言提供了强大的框架。RTNs 也用于人工智能领域的知识表示和问题求解。
RTNs 的组成组件
- 状态：代表解析过程中的各个节点。
- 转换：连接各个状态，并标记有终结符、非终结符或 epsilon (ε) 转换。
- 递归调用：允许转换调用其他 RTNs，从而能够表示递归的语法规则。
递归转移网络的形式结构
RTNs 在形式上被定义为一组网络的集合，每个网络代表语法中的一个非终结符。每个网络由状态和转换组成，其中某些转换能够调用其他网络。
形式上，一个 RTN 可以定义为：
- 一组网络 \{N1, N2, …, N_k\}。
- 每个网络 Ni 是一个元组 (Qi, \Sigma, \Deltai, q{i0}, F_i)，其中：
- Q_i 是状态的有限集合。
- \Sigma 是终结符的有限集合。
- \Delta_i 是转换的有限集合，包括终结符、非终结符和 epsilon 转换。
- q_{i0} 是初始状态。
- F_i 是终结状态的集合。
状态
- 初始状态：网络的起点。
- 终结状态：表示解析成功的终点。
转换
- 终结符转换：由直接匹配输入词元的终结符组成。
- 非终结符转换：由调用其他网络的非终结符组成。
- Epsilon 转换 (ε)：不消耗任何输入词元的转换，用于在不读取符号的情况下在状态之间移动。
递归调用
- 调用其他网络：一个转换可以调用另一个网络，允许 RTN 处理递归结构。被调用的网络处理其输入，并在完成后将控制权返回给调用的网络。
构建递归转移网络 (RTNs)
构建递归转移网络（RTNs）是一个系统化的过程，涉及状态的定义、转换的识别以及递归调用的结合。让我们来看看构建 RTNs 的基本模块。
#### 节点和弧
- 节点（状态）：代表解析的不同阶段。这些包括起始状态、中间状态和终结状态。
- 弧（转换）：指示基于输入符号从一个状态到另一个状态的可能的移动。弧上标记了触发转换的输入符号。
#### 递归调用与非递归转换
- 递归调用：调用另一个 RTN 的转换，使得识别嵌套或递归结构成为可能。递归调用允许 RTN 通过重新进入同一组状态来处理更复杂的模式。
- 非递归转换：标准的转换，从一个状态移动到另一个状态而不调用另一个 RTN。这些转换处理简单的、非嵌套的输入序列。
简单 RTN 示例
让我们考虑一个简单的句子结构语法：
S → NP VP
NP → Det N
VP → V NP | V
Det → ‘the‘
N → ‘cat‘ | ‘dog‘
V → ‘chased‘ | ‘saw‘
分步构建
#### 步骤 1：定义网络
S 网络：
- 状态: {q0, q1, q2}
- 转换: {(q0, NP, q1), (q1, VP, q2)}
NP 网络：
- 状态: {q0, q1, q2}
- 转换: {(q0, Det, q1), (q1, N, q2)}
VP 网络：
- 状态: {q0, q1, q2, q3}
- 转换: {(q0, V, q1), (q1, NP, q2), (q0, V, q3)}
Det 网络：
- 状态: {q0, q1}
- 转换: {(q0, ‘the‘, q1)}
N 网络：
- 状态: {q0, q1}
- 转换: {(q0, ‘cat‘, q1), (q0, ‘dog‘, q1)}
V 网络：
- 状态: {q0, q1}
- 转换: {(q0, ‘chased‘, q1), (q0, ‘saw‘, q1)}