Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Sentence Disambiguation by a Shift-Reduce Parsing Technique"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Sentence Disambiguation by a Shift-Reduce Parsing Technique"
Bảo Châu
99
6
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Native speakers of English show definite and consistent preferences for certain readings of syntactically ambiguous sentences. A user of a natural-language-processing system would naturally expect it to reflect the same preferences. Thus, such systems must model in some way the linguistic performance as well as the linguistic competence of the native speaker. We have developed a parsing algorithm--a variant of the LALR(I} shift.-reduce algorithm--that models the preference behavior of native speakers for a range of syntactic preference phenomena reported in the psycholinguistic literature, including the recent data on lexical preferences. . | Sentence Disambiguation by a Shift-Reduce Parsing Technique Stuart M. Shieber Artificial Intelligence Center SRI International 333 Ravenswood Avenue Menlo Park CA 94025 Abstract Native speakers of English show definite and consistent preferences for certain readings of syntactically ambiguous sentences. A user of a natural-language-processing system would naturally expect it to reflect the same preferences. Thus such systems must model in some way the linguistic performance as well as the linguistic competence of the native speaker. We have developed a parsing algorithm a variant of the LALR l shift-reduce algorithm that models the preference behavior of native speakers for a range of syntactic preference phenomena reported in the psycholinguistic literature including the recent data on lexical preferences. The algorithm yields the preferred parse deterministically without building multiple parse trees and choosing among them. As a side effect it displays appropriate behavior in processing the much discussed garden-path sentences. The parsing algorithm has been implemented and has confirmed the feasibility of our approach to the modeling of these phenomena. 1. Introduction For natural language processing systems to be useful they must assign the same interpretation to a given sentence that a native speaker would since that is precisely the behavior users will expect. Consider for example the case of ambiguous sentences. Native speakers of English show definite and consistent preferences for certain readings of syntactically ambiguous sentences Kimball 1973 Frailer and Fodor 1978 Ford et al. 1982 . A user of a natural-language-processing system would naturally expect it to reflect the same preferences. Thus such systems must model in some way the linguistic performance as well as the linguistic competence of the native speaker. This idea is certainly not new in the artificial-intelligence literat ure. The pioneering work of Marcus Marcus 1980 is perhaps the best .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Sentence-for-sentence translation"
Báo cáo khoa học: "Sentence-For-Sentence Translation: An Example"
Báo cáo khoa học: "Query-based sentence fusion is better defined and leads to more preferred results than generic sentence fusion∗"
Báo cáo khoa học: "Sentence Compression with Semantic Role Constraints"
Báo cáo khoa học: " German Sentence Recognition"
Báo cáo khoa học: "Sentence Simplification by Monolingual Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "A Two-step Approach to Sentence Compression of Spoken Utterances"
Báo cáo khoa học: "Sentence Dependency Tagging in Online Question Answering Forums"
Báo cáo khoa học: "Community Answer Summarization for Multi-Sentence Question with Group L1 Regularization"
Báo cáo khoa học: "Computational Approaches to Sentence Completion"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.