An +-time algorithm is presented for counting the number of models of a two Conjunctive Normal Form Formula F that represents a Cactus graph, where is the number of variables and is the number of clauses of F. Although, it was already known that this class of formulas could be computed in polynomial time, we compare our proposal algorithm with two state of the art implementations for the same problem, sharpSAT and countAntom. The results of the comparison show that our algorithm outperforms both implementations, and it can be considered as a base case for general counting of two Conjunctive Normal Formulas.

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Resumen. En este trabajo se realiza una investigación respecto al estado actual de los trabajos relacionados con la forma en que las Gramáticas de Reemplazo de Hiperaristas (HRGs) pueden ser usadas para definir modelos de lenguajes para transformación de grafos, con el objetivo de resolver problemas en diferentesáreas del Procesaminto de Lenguaje Natural (PLN) [5], tales como, análisis sintáctico y semántico, desambiguación del sentido de la palabra, comprensión de texto y resumen, por nombrar algunas. Debido a que el uso de las gramáticas HRGs puede facilitar la comprensión y generación de aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural(PLN), se ha incrementado el interés por el estudio del análisis basado en grafos, en partíclar, los grafos se consideran como una herramienta apropiada para representar la estructura semántica dentro del PLN.Palabras clave: Gramática de reemplazo de hiperarista, procesamiento de lenguaje natural y lenguajes basados en grafos.Abstract. In this work an investigation is made regarding the current state of the works related to the way in which the Hyperarist Replacement Grammar (HRGs) can be used to define language models for graph transformation, with the objective of solving problems in different Areas of Natural Language Processing (PLN) [5], such as, syntactic and semantic analysis, disambiguation of the sense of the word, text comprehension and summary, to name a few. Because the use of grammars HRGs can facilitate the understanding and generation of applications of Natural Language Processing (PLN), interest in the study of graph-based analysis has increased, in particular, graphs are considered as a tool appropriate to represent the semantic structure within the PLN.