Bạn đang xem bài viết Drawing Sentence Syntax Trees – Amy Reynolds được cập nhật mới nhất trên website Englishhouse.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.
Now that you’ve learned about X-bar structure and determining constituency, you should be able to draw syntax trees. However, there are all sorts of different types of phrases and ways that they can connect, and you have a sentence you need to draw a tree for. What to do!? This page is designed to help guide you through drawing syntactic trees.
We will walk through how to make trees for the following sentences:
Amy bakes pies.
Amy bakes pies in the summer.
Amy bakes pies for her friends.
Amy thinks that she will bake pies.
Step 1: The IP and CP phrases
As noted above, we automatically expect the head of the Inflection Phrase (IP) to contain the overall tense of the clause, denoted here by the (+/-) PAST feature. Other words that can appear in the head position of the IP include modal (e.g. could, should, would, might, etc.) auxiliaries. However, regardless of whether there is an actual word within the sentence, you should always show the complete IP structure, especially including I.
Step 2: Adding the Subject and Predicate
Step 3: Add other specifiers, complements and modifiers to the phrases
Now that we have the subject and predicate inserted into the structure, it is important to next consider what happens to the rest of the words and phrases left in the sentence. For instance, for the sentence Amy bakes pies, we have Amy and bakes covered, but how does pies attach to the sentence?
We would say that in the summer is a modifier of the VP. Why? Here, it is not adding additional information about the pies, instead, it is telling us when the baking is taking place. We specifically know that it must be a modifier rather than a complement, because the verb does not require that additional information about the baking — not like it requires the direct object pies. Since in the summer is a modifier of the VP, we add another higher up V’ node, so that it can be a sister to the lower V’. Hence, we get the following structure:
Now if we changed the sentence to Amy bakes pies for her friends, should the PP for her friends be in the same location? There are two possibilities here: either Amy is baking for her friends, and what she is baking is pies; or there are pies for her friends that Amy is baking. In the first instance, it is the action (baking), that is being modified, and for her friends in that instance would be a modifier of the VP, as in the summer was in the structure above. In the second instance, the object that Amy is baking is pies for her friends. If that were the case, for her friends would not be a modifier of the VP and instead would be a modifier of the NP, as shown in the structure below:
The slight differences in meaning between the two possible structures of the same sentence can be captured if we think about corresponding questions that could be asked. If you asked What does Amy bake for her friends? (where the PP is modifying the VP), an appropriate answer could be Pies, not cupcakes, where you are answering simply with nouns, no additional phrases added (because nothing else is branching from that NP). On the other hand, if you asked What does Amy bake? for this sentence, an appropriate answer could be Pies for her friends, not cupcakes for her family, which shows that the prepositional phrases are acting as modifiers distinguishing who the objects in question are for, not who she is baking for. In that instance, the PP would be a modifier of the NP, not the VP.
Step 4: Add CPs if there are any
Within your sentence, there may be multiple clauses. If that is the case, then you can expect a Complementizer Phrase to show up. The basic structure for a CP that occurs lower in the sentences’ tree is exactly like that CP that contains the entire sentence, described above. There are two types of CPs that can occur within a larger CP phrase: CPs for complement clauses, and CPs for relative clauses. Depending on the CP type, it will attach to the larger sentence in different ways. Because CPs for relative clauses show movement, they will be covered in the Drawing Question Syntax Trees. For now, we are going to cover the CPs that are complement clauses. How these in particular attach to the larger tree should be easy to remember: the CP for a complement clause should always occur as a complement to the phrase it is attaching to. Let’s consider the sentence Amy thinks that she will bake her pies. We already know the basic structure for Amy thinks. What about that she will bake her pies? This is what we call a complement clause, which contains a ‘mini-sentence’ of sorts — this same clause could stand alone as the sentence She will bake her pies.
Notice that the structure of that she will bake her pies is exactly like that of what we would make for the sentence she will bake her pies, except that the word that introduces the complement clause (that) occupies the head position of the CP. Overall, the entire CP attaches as a complement to the VP contained within the higher CP. In fact, it may be handy to remember that in English, at least, a complement clause will always attach to a VP as a complement — complement clauses do not attach to NPs.
Now that you understand how to draw syntax trees for sentences, you are ready to learn how to draw trees for questions, as well.
Cây Quyết Định (Decision Tree)
Bạn có biết rằng trong cuộc sống hàng ngày, bạn vẫn đang sử dụng phương pháp Decision Tree (Cây quyết định). Chẳng hạn, bạn đến siêu thị mua sữa cho cả gia đình. Câu đầu tiên trong đầu bạn sẽ là: Bạn cần mua bao nhiêu sữa?
Bạn sẽ xác định: Nếu là ngày thường thì gia đình bạn sẽ sử dụng hết 1 lít sữa, còn cuối tuần thì sẽ là 1,5 lít. Như vậy, dựa theo ngày, bạn sẽ quyết định lượng thực phẩm cần mua cho gia đình bạn.
Đó chính là một dạng của cây quyết định nhị phân.
Khái niệm Cây quyết định (Decision Tree)
Cây quyết định ( Decision Tree) là một cây phân cấp có cấu trúc được dùng để phân lớp các đối tượng dựa vào dãy các luật. Các thuộc tính của đối tượngncó thể thuộc các kiểu dữ liệu khác nhau như Nhị phân (Binary) , Định danh (Nominal), Thứ tự (Ordinal), Số lượng (Quantitative) trong khi đó thuộc tính phân lớp phải có kiểu dữ liệu là Binary hoặc Ordinal.
Tóm lại, cho dữ liệu về các đối tượng gồm các thuộc tính cùng với lớp (classes) của nó, cây quyết định sẽ sinh ra các luật để dự đoán lớp của các dữ liệu chưa biết.
Ta hãy xét một ví dụ 1 kinh điển khác về cây quyết định. Giả sử dựa theo thời tiết mà các bạn nam sẽ quyết định đi đá bóng hay không?
Những đặc điểm ban đầu là:
Dựa vào những thông tin trên, bạn có thể xây dựng được mô hình như sau:
Dựa theo mô hình trên, ta thấy:
Nếu trời nắng, độ ẩm bình thường thì khả năng các bạn nam đi chơi bóng sẽ cao. Còn nếu trời nắng, độ ẩm cao thì khả năng các bạn nam sẽ không đi chơi bóng.
Thuật toán Cây quyết định (Decision Tree)
Thuật toán ID3
ID3 (J. R. Quinlan 1993) sử dụng phương pháp tham lam tìm kiếm từ trên xuống thông qua không gian của các nhánh có thể không có backtracking. ID3 sử dụng Entropy và Information Gain để xây dựng một cây quyết định.
Ta xét ví dụ 2:
Bạn muốn xem xét sự thành công của một bộ phim thông qua hai yếu tố: diễn viên chính của phim và thể loại phim:
Giả sử, bạn muốn xác định độ thành công của bộ phim chỉ trên 1 yếu tố, bạn sẽ có hai cách thực hiện sau: qua diễn viên chính của phim và qua thể loại phim.
Qua sơ đồ, ta có thể thấy rõ ràng ràng, với phương pháp thứ nhất, ta phân loại được rõ ràng, trong khi phương pháp thứ hai, ta có một kết quả lộn xộn hơn. Và tương tự, cây quyết định sẽ thực hiện như trên khi thực hiện việc chọn các biến.
trong Cây quyết định (Decision Tree)
Entropy là thuật ngữ thuộc Nhiệt động lực học, là thước đo của sự biến đổi, hỗn loạn hoặc ngẫu nhiên. Năm 1948, Shannon đã mở rộng khái niệm Entropy sang lĩnh vực nghiên cứu, thống kê với công thức như sau:
Với một phân phối xác suất của một biến rời rạc x có thể nhận n giá trị khác nhau x 1,x 2,…,x n.
Giả sử rằng xác suất để x nhận các giá trị này là p i=p(x=x i).
Ký hiệu phân phối này là p=(p 1 ,p 2 ,…,p n). Entropy của phân phối này được định nghĩa là:
Giả sử bạn tung một đồng xu, entropy sẽ được tính như sau:
H = -[0.5 ln(0.5) + 0.5 ln(0.5)]
Hình vẽ trên biểu diễn sự thay đổi của hàm entropy. Ta có thể thấy rằng, entropy đạt tối đa khi xác suất xảy ra của hai lớp bằng nhau.
Information Gain trong Cây quyết định (Decision Tree)
Information Gain dựa trên sự giảm của hàm Entropy khi tập dữ liệu được phân chia trên một thuộc tính. Để xây dựng một cây quyết định, ta phải tìm tất cả thuộc tính trả về Infomation gain cao nhất.
Để xác định các nút trong mô hình cây quyết định, ta thực hiện tính Infomation Gain tại mỗi nút theo trình tự sau:
* Bước 1: Tính toán hệ số Entropy của biến mục tiêu S có N phần tử với N c phần tử thuộc lớp c cho trước:
* Bước 2: Tính hàm số Entropy tại mỗi thuộc tính: với thuộc tính x, các điểm dữ liệu trong S được chia ra K child node S 1, S 2, …, S K với số điểm trong mỗi child node lần lượt là m 1, m 2 ,…, m K , ta có:
Bước 3: Chỉ số Gain Information được tính bằng:
G(x, S) = H(S) – H(x,S)
Với ví dụ 2 trên, ta tính được hệ số Entropy như sau:
EntropyParent = -(0.57*ln(0.57) + 0.43*ln(0.43)) = 0.68
Hệ số Entropy theo phương pháp chia thứ nhất:
Entropyleft = -(.75*ln(0.75) + 0.25*ln(0.25)) = 0.56Entropyright = -(.33*ln(0.33) + 0.67*ln(0.67)) = 0.63
Ta có thể tính hệ số Information Gain như sau:
Information Gain = 0.68 – (4*0.56 + 3*0.63)/7 = 0.09
Hệ số Entropy với phương pháp chia thứ hai như sau:
Hệ số Information Gain:
Information Gain = 0.68 – (3*0.63 + 2*0.69 + 2*0.69)/7 = 0.02
So sánh kết quả, ta thấy nếu chia theo phương pháp 1 thì ta được giá trị hệ số Information Gain lớn hơn gấp 4 lần so với phương pháp 2. Như vậy, giá trị thông tin ta thu được theo phương pháp 1 cũng nhiều hơn phương pháp 2.
Thuật toán C4.5
Thuật toán C4.5 là thuật toán cải tiến của ID3.
Trong thuật toán ID3, Information Gain được sử dụng làm độ đo. Tuy nhiên, phương pháp này lại ưu tiên những thuộc tính có số lượng lớn các giá trị mà ít xét tới những giá trị nhỏ hơn. Do vậy, để khắc phục nhược điểm trên, ta sử dụng độ đo Gain Ratio (trong thuật toán C4.5) như sau:
Đầu tiên, ta chuẩn hoá information gain với trị thông tin phân tách (split information):
Trong đó: Split Info được tính như sau:
Giả sử chúng ta phân chia biến thành n nút cón và Di đại diện cho số lượng bản ghi thuộc nút đó. Do đó, hệ số Gain Ratio sẽ xem xét được xu hướng phân phối khi chia cây.
Áp dụng cho ví dụ trên và với cách chia thứ nhất, ta có
Split Info = – ((4/7)*log2(4/7)) – ((3/7)*log2(3/7)) = 0.98 Gain Ratio = 0.09/0.98 = 0.092
Tiêu chuẩn dừng
Trong các thuật toán Decision tree, với phương pháp chia trên, ta sẽ chia mãi các node nếu nó chưa tinh khiết. Như vậy, ta sẽ thu được một tree mà mọi điểm trong tập huấn luyện đều được dự đoán đúng (giả sử rằng không có hai input giống nhau nào cho output khác nhau). Khi đó, cây có thể sẽ rất phức tạp (nhiều node) với nhiều leaf node chỉ có một vài điểm dữ liệu. Như vậy, nhiều khả năng overfitting sẽ xảy ra.
Để tránh trường họp này, ta có thể dừng cây theo một số phương pháp sau đây:
nếu node đó có entropy bằng 0, tức mọi điểm trong node đều thuộc một class.
nếu node đó có số phần tử nhỏ hơn một ngưỡng nào đó. Trong trường hợp này, ta chấp nhận có một số điểm bị phân lớp sai để tránh overfitting. Class cho leaf node này có thể được xác định dựa trên class chiếm đa số trong node.
nếu khoảng cách từ node đó đến root node đạt tới một giá trị nào đó. Việc hạn chế chiều sâu của tree này làm giảm độ phức tạp của tree và phần nào giúp tránh overfitting.
nếu tổng số leaf node vượt quá một ngưỡng nào đó.
nếu việc phân chia node đó không làm giảm entropy quá nhiều (information gain nhỏ hơn một ngưỡng nào đó).
Ngoài ra, ta còn có phương pháp cắt tỉa cây.
Một số thuật toán khác
Ngoài ID3, C4.5, ta còn một số thuật toán khác như:
Thuật toán CHAID: tạo cây quyết định bằng cách sử dụng thống kê chi-square để xác định các phân tách tối ưu. Các biến mục tiêu đầu vào có thể là số (liên tục) hoặc phân loại.
Thuật toán C&R: sử dụng phân vùng đệ quy để chia cây. Tham biến mục tiêu có thể dạng số hoặc phân loại.
MARS
Conditional Inference Trees
Ưu/nhược điểm của thuật toán cây quyết định
Ưu điểm
Cây quyết định là một thuật toán đơn giản và phổ biến. Thuật toán này được sử dụng rộng rãi bới những lợi ích của nó:
Mô hình sinh ra các quy tắc dễ hiểu cho người đọc, tạo ra bộ luật với mỗi nhánh lá là một luật của cây.
Dữ liệu đầu vào có thể là là dữ liệu missing, không cần chuẩn hóa hoặc tạo biến giả
Có thể làm việc với cả dữ liệu số và dữ liệu phân loại
Có thể xác thực mô hình bằng cách sử dụng các kiểm tra thống kê
Có khả năng là việc với dữ liệu lớn
Nhược điểm
Kèm với đó, cây quyết định cũng có những nhược điểm cụ thể:
Mô hình cây quyết định phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu của bạn. Thạm chí, với một sự thay đổi nhỏ trong bộ dữ liệu, cấu trúc mô hình cây quyết định có thể thay đổi hoàn toàn.
Cây quyết định hay gặp vấn đề overfitting
Cài đặt cây quyết định với sklearn
Hãy theo dõi https://trituenhantao.io/ để có thêm những bài viết hay mới.
Phản hồi hoàn thiện nội dung
How To Draw Class Diagram?
How to Draw Class Diagram?
A class diagram is a kind of UML diagram that shows the objects that are required and the relationships between them. Since it provides detailed information about the properties and interfaces of the classes, it can be considered as the main model and regard the other diagrams as supplementary models.
Creating class diagram
Perform the steps below to create a UML class diagram in Visual Paradigm.
In the New Diagram window, select Class Diagram.
Enter the diagram name and description. The Location field enables you to select a model to store the diagram.
Creating class
A class will be created.
Creating association
To create an associated class in a class diagram:
Move your mouse pointer over the source shape.
Press on the Resource Catalog button and drag it out.
Release the mouse button at the place where you want the class to be created. If you want to connect to an existing class, drop at that class. Otherwise, drop an the empty space (either at the diagram background or container shape like package).
If you are creating a new class, you should see the class now and it is connected to the source shape. Enter its name and press Enter to confirm editing.
The direction arrow is shown beside the association.
Creating generalization
To create a subclass:
Move your mouse pointer over the superclass.
Press on the Resource Catalog button and drag it out.
Release the mouse button at the place where you want the subclass to be created. If you want to connect to an existing class, drop at that class. Otherwise, drop an the empty space (either at the diagram background or container shape like package).
If you are creating a new class, you should see the class now and it is connected to the source shape with a generalization. Enter its name and press Enter to confirm editing.
Creating dependency from/to attribute/operation
You can also add a dependency from and/or to an attribute or operation in class. To create such a dependency.
Select Dependency from the diagram toolbar.
Press on the source shape or a class member.
Drag to the target shape, or a class member.
Release the mouse button to create the dependency.
Creating attribute
An attribute is created.
Creating attribute with enter key
After creating an attribute, press the Enter key, another attribute will be created. This method allows you to create multiple attributes quickly and easily.
Creating operation
An operation is created.
Similar to creating attribute, you can press the Enter key to create multiple operations continuously.
Showing just a parameter’s type
When the name of a parameter starts with “unnamed_”, its name will not be displayed in the class shape, leaving the parameter type (if defined).
Drag-and-Drop reordering, copying and moving of class members
To reord a class member, select it and drag within the compartment, you will see a thick black line appears to indicate where the class member will be placed.
Release the mouse button, the class member will be reordered.
To copy a class member, select it and drag to the target class while keep pressing the Ctrl key, you will see a thick black line appears indicating where the class member will be placed. A plus sign is shown beside the mouse cursor indicating this is a copy action.
Release the mouse button, the class member will be copied.
To move a class member, select it and drag to the target class, you will see a thick black line appears indicating where the class member will be placed. Unlike copy, do not press the Ctrl key when drag, the mouse cursor without the plus sign indicates this is a move action.
Release the mouse button, the class member will be moved.
Selecting all class members
To select all members within a class, you can select any member first, and then press Alt-A to select the rest.
Relating class members
Relationships such as dependency and generic connectors can be added between attribute and operation of classes. To do this:
Select the type of relationship to be created, under the diagram toolbar.
Move the mosue pointer over the source member.
Press on it and hold the mouse button.
Drag to the target member.
Release the mouse button to create the connector. While it looks like the connector is connecting the classes but not the members, if you check its specification you can see that the connector is indeed connecting the members.
Creating enumeration and adding enumeration literal
An enumeration is a special data type that consists of a pre-defined set of values, known as enumeration literals. Here are some of the common examples:
Color (RED, GREEN, BLUE)
Orientation (NORTH, SOUTH, EAST, WEST)
Switch (ON, OFF)
Then, enter the name of the literal and confirm editing.
Generalization set
Name the set in the Manage Generalization Sets window, and confirm by pressing OK.
The selected generalizations are grouped. Adjust the connector to make the diagram tidy.
Repeat the steps for other generalizations.
Defining delegate method for class
Hiding (and showing) attributes and operations
Per workspace
This applies to new classes that will be created in a project opened in specific workspace. To change the setting:
Open the Class tab.
Change the settings for Show attribute option and/or Show operation option.
Per diagram
This applies to classes in specific diagram. To change the setting:
Select Hide All / Show All / Show Public Only.
Per class
This applies to specific class. To change the setting:
Select Hide All / Show All / Show Public Only.
For specific attribute/operation
Instead of showing or hiding all members or public members, you may show/hide specific class member per class. To do this:
Select Customized under the drop down menu of Show.
Setting initial (default) value for attribute
Initial value can be set to an attribute, indicating the default value of the attribute when the owning object is instantiated. You can give a text value for initial value, or select an attribute of another class. To set initial value to an attribute:
In the General page of the specification window, enter the initial value in initial value field if it is a text value, or popup the drop down menu to select a public and static field of any class to be the value.
NOTE: In order to select the attribute of another class to be the default value, make sure the attribute you want to select is static (i.e. set to be in classifier scope) and is public (so that other classes can access).
Setting the ownership of association end
Subsetting on association end
Take a look at the sample below. The subset on d indicates that the collection d, which is an instance of class C, is a subset of the collection b, instance of class A.
To define a subset on an association end:
In the Association End Specification, open the Subsetted Association Ends tab.
Related Resources
The following resources may help you to learn more about the topic discussed in this page.
How To Draw A Steam Train, Vẽ Tàu Hỏa, Draw A Train For Kids, Tàu Chạy B…
how to draw a steam train, vẽ tàu hỏa, draw a train for kids, tàu chạy b…
vẽ tàu hỏa, cách vẽ tàu hỏa, how to draw a steam train, draw a steam train, how to coloring train, draw a train step by step easy, vẽ xe lửa, xe lửa, draw a cartoon train, draw a train toys, train toys, bé vẽ tàu hỏa, draw train easy, draw steam train, draw a train, draw, colors, draw a train for kids, train, bé tô màu, bé tô mầu tàu hỏa, tàu hỏa, bé vẽ xe lửa, bé tập vẽ, tập vẽ, dạy bé vẽ, tô màu, bé tập tô màu, cách vẽ xe lửa, vẽ tàu lửa, ntssvn.com
cách vẽ chồng sách, vẽ chồng sách, how to draw a stack of books, stack of books, how to draw a cartoon stack of books, draw a stack of books, draw a books, quyển sách, chồng sách, tập sách, sách vở, draw a cartoon stack of books, hướng dẫn vẽ chồng sách, tô màu chồng sách, how to draw a stack of books easy, stack of books for kids, cartoon stack of books, cute, cartoon, vẽ, draw, colors, draw a stack of books for kids, draw stack of books, bé tập vẽ, tập vẽ, dạy bé vẽ, tô màu, bé tập tô màu, vẽ vật, vật, vật cho bé, chúng tôi
cách vẽ con mèo, vẽ con mèo, how to draw a cat, cute cat, how to draw a cartoon cat,draw cartoon cat for kids, draw a cute cat, draw a cat, con mèo, draw a cartoon cat, tô màu con mèo, cat for kids, cartoon cat, cute, cartoon, cat, vẽ, mèo, cách vẽ mèo, chú mèo con, vẽ chú mèo con, chú mèo con lông trắng tinh vẽ mèo, draw, colors, draw a cat for kids, draw cat, bé tập vẽ, tập vẽ, dạy bé vẽ, tô màu, bé tập tô màu, vẽ con vật, con vật, con vật cho bé, chúng tôi
câu lục xa bờ, cách câu lục xa bờ, cách câu lục, định vị ổ thính, thính câu lục, câu lục, câu, lục, hướng dẫn câu lục xa bờ, hướng dẫn câu lục, xác định vị trí ổ thính, vị trí ổ thính, xác định ổ thính, câu lục bềnh, câu bềnh, câu chạm, câu lục đêm, ổ thính câu lục, câu trôi, câu trắm, câu chép, câu mè, câu cá trôi, câu cá trắm, câu cá chép, câu cá mè, đánh dấu dây trục, hạt xốp trộn thính, phao tiêu câu lục, kỹ thuật câu lục, cần câu lục xa bờ, câu lục đầu cần
Cập nhật thông tin chi tiết về Drawing Sentence Syntax Trees – Amy Reynolds trên website Englishhouse.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!