我正在编写一种用于自动成分包围的学习算法。由于算法从头开始，因此包围（嵌入）首先应是随机的。然后通过迭代对其进行改进。我被困在如何做随机包围中。您能否建议使用R或Python编写代码或提出一些编程想法（伪代码）？我还需要有关如何检查随机括号与正确括号的正确性的想法。
这就是我试图通过整个学习过程最终从随机包围中获得的结果。
这是一个句子。
“他”“追逐”了“狗”。
用语法元素代替每个元素，
N，V，D，N
包围（第一阶段）（D，N为组成部分）：
（N）（V）（D N）
包围曝光（第二阶段）：
（N）（（V）（DN））
包围（第三阶段）：
（（N）（（V）（DN）））
请帮忙。谢谢。
最佳答案
我所提供的信息只能说：
一种简单的包围方式是generate some trees（生成所有内容会很快占用大量空间），具有与单词（或成分）一样多的叶子，然后选择一个合适的叶子（随机或根据适当的分区）并将其用作包围模式。为了获得更高的效率，请寻找一种真正的随机树生成算法（目前无法找到一种算法）。
另外，我建议阅读有关genetic algos /进化编程，尤其是fitness fucnctions（这是“检查随机结果的正确性”部分）的内容。据我了解，您希望该程序检测到解析的方式，然后将其作为“学习的”方式保存在内存中。这与遗传算法完全吻合，具有记忆“最适合”模式（并且仅突变作为改变因素）的能力。
一个很棒的，非常复杂的（如果可行的话）但可能非常困难的方法是使用genetic programming。但这可能与您想要的太不同了。
最后，最简单的检查包围式imo正确性的方法是保留一个带有语法/语法规则的表，并与它们进行比较。您还可以通过将它们保持在树中并测量从实际模式（(V D) N）到正确模式（V (D N)）的距离，来改善此功能以使其具有更好的适应性。 （这只是一个随机的想法，我从未真正做到这一点。）
关于parsing - 如何对元素进行随机嵌入包围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/10909271/