我正在编写一个用于自动成分括号的学习算法。由于算法是从头开始的，因此包围（嵌入）首先应该是随机的。然后通过迭代对其进行改进。我坚持如何进行随机包围。您能否推荐一个 R 或 Python 代码或给出一些编程想法（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。
这就是我试图通过学习过程最终达到的目标，从随机括号开始。
这是一个句子。“他”“追”“狗”。
用语法元素 N、V、D、N 替换每个元素。
括号（第一阶段）（D，N是成分）：（N）（V）（DN）
包围（第二阶段）：（N）（（V）（DN））
包围（第三阶段）：（（N）（（V）（DN）））
请帮忙。谢谢你。
以下是我所能提供的信息：
一种天真的方法是生成一些树（生成所有树会很快变得非常占用空间），拥有与单词（或组件）一样多的叶子，然后选择合适的树（随机或根据适当的分区）并将其应用为包围模式。为了提高效率，请寻找一种真正的随机树生成算法（我目前找不到）。
此外，我建议阅读有关遗传算法/进化编程的信息，尤其是适应度函数（这是“检查随机结果的正确性”部分）。据我了解，您希望程序检测解析方式，然后将它们作为“学习”保存在内存中。这与记忆“最适”模式（并且只有突变作为变化因素）的遗传算法非常匹配。
一个很棒的、非常精细的（如果可行的话）但可能极其困难的方法是使用基因编程。但这可能与您想要的相差太大。
最后，检查括号 imo 正确性的最简单方法是保留一个包含语法/句法规则的表格并与它们进行比较。您还可以通过将它们保存在树中并测量从实际模式 ( (V D) N) 到正确模式 ( V (D N)) 的距离来改进它以获得更好的适应度函数。（这只是一些随机的想法，我从来没有真正这样做过......）