我正在编写一个自动成分括号化的学习算法。由于算法是从零开始的，括号化（嵌入式）最初应该是随机的。然后通过迭代进行改进。我在如何进行随机括号化上遇到了困难。您能否建议一个R或Python的代码，或者提供一些编程思路（伪代码）？我还需要关于如何检查随机括号化与正确括号化的正确性的想法。

这是我通过学习过程，最终希望达到的目标，从随机括号化开始。

这是一个句子。’他’ ‘追’ ‘那’ ‘狗。’

将每个元素替换为语法元素，N，V，D，N。

括号化（第一阶段）（D，N是成分）：(N) (V) (D N)

括号化（第二阶段）：(N) ((V) (D N))

括号化（第三阶段）：((N) ((V) (D N)))

请帮助我。谢谢你。

回答：

根据提供的信息，我能说的就是这些：

一种简单的括号化方法是生成一些树（生成所有树很快就会变得非常占用空间），树的叶子数量与单词（或组件）数量相同，然后随机选择一个合适的树（或根据适当的分区选择），并将其应用为括号化模式。为了提高效率，可以寻找真正的随机树生成算法（目前我没有找到）。

此外，我建议阅读关于遗传算法/进化编程的资料，特别是适应度函数（这是“检查随机结果的正确性”部分）。据我理解，您希望程序能够检测解析方式，然后将它们作为“学习”内容保存在内存中。这与带有“最适合”模式记忆（且仅以变异作为变化因素）的遗传算法非常匹配。

一个非常详细（如果有效的话），但可能极其困难的方法是使用遗传编程。但这可能与您想要的相差太大。

最后，我认为检查括号化正确性的最简单方法是保持一个包含语法/句法规则的表格，并与之进行比较。您还可以通过将它们保存在树中，并测量实际模式（(V D) N）与正确模式（V (D N)）之间的距离，来改进这点以获得更好的适应度函数。（这只是一个随机的想法，我从未实际这样做过..）