형식 문법은 너무 가변적이지만 NLP는 너무 제한적인 텍스트를 구문 분석하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 일반적으로 비공식적으로 기록 된 텍스트의 시체를 처리하지만,있어이 규칙에 의해 매우 표준 형식을 준수 때때로 재귀 (프로 요 냉동을 필요로 (요구르트프로 요 냉동과 같이, Smucker의 땅콩 버터 생각) 요구르트와 스무커의 땅콩 버터). 정규 표현식에와

는 복잡성 빠르게 (Smucker의 등으로 프로 요, 땅콩 버터와 프로 요 냉동 요구르트에 의해 냉동 요구르트) 손에서 성장한다.

이 경우 EBNF를 작성하는 데 도움이되는 리소스를 찾는 데 문제가 있습니다. NLP 방법은 너무 복잡합니다 (내 "품사"는 실제로 일반 영어와 일치하지 않습니다). 세미 - 형식화 된 텍스트를 겨냥한 중간 접근법이 있습니까?

당신이 좋아하는 프로그래밍 언어, 예를 들어 "에"저렴하고 간단한 EBNF 만들 수

Answer 1

:

var digit_excluding_zero = "1|2|3|4|5|6|7|8|9"; 
var digit = "0|" + digit excluding zero; 

(이것은 EBNF Wikipedia page에서 첫 번째 예는(),의는 이러한 변수는 정규 표현식에를 대표하는 가정 해 봅시다 의사를)