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: "Prediction in Chart Parsing Algorithms for Categorial Unification Grammar"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Prediction in Chart Parsing Algorithms for Categorial Unification Grammar"
Hoàng Giang
53
6
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Natural language systems based on Categorial Unification Grammar (CUG) have mainly employed bottomup parsing algorithms for processing. Conventional prediction techniques to improve the efficiency of the • parsing process, appear to fall short when parsing CUG. Nevertheless, prediction seems necessary when parsing grammars with highly ambiguous lexicons or with noncanonical categorial rules. In this paper we present a lexicalist prediction technique for CUG and show thai this may lead to considerable gains in efficiency for both bottom-up and top-down parsing. . | Prediction in Chart Parsing Algorithms for Categorial Unification Grammar Gosse Bouma Computational Linguistics Department University of Groningen P.O. box 716 NL-9700 AS Groningen The Netherlands e-mail gosse@let. rug.nl Abstract Natural language systems based on Categorial Unification Grammar CUG have mainly employed bottom-up parsing algorithms for processing. Conventional prediction techniques to improve the efficiency of the parsing process appear to fall short when parsing CUG. Nevertheless prediction seems necessary when parsing grammars with highly ambiguous lexicons or with non-canonical categorial rules. In this paper we present a lexicalist prediction technique for CUG and show that this may lead to considerable gains in efficiency for both bottom-up and top-down parsing. 1 Preliminaries Categorial Unification Grammar. Unificationbased versions of Categorial Grammar known as CUG or UCG have attracted considerable attention recently see for instance Uszkoreit 1986 Karttunen 1986 Bouma 1988 Bouma et al. 1988 and Calder et al. 1988 . The categories of Categorial Grammar CG can be encoded easily as feature-structures in which the attribute cat dominates either an atomic value in case of an atomic category or a structure with attributes val dir and arg in case of a complex category . Morphosyntactic information can be added by introducing additional labels. An example of such a category represented as attribute-value matrix is presented below. 7VP -t-nom N nom s val cat np case nom cat dir r ight cat n arg case nom num sg - The combinatory rules of classical CG A A B B rightward application and A B B A leftward application can be encoded as highly schematic rewrite rules associated with an attribute-value graph Rightward Application Rule Xo -X 1 x2 xo 1 val 1 Xi cat dir right arg 2 . x2 2 Leftward Application Rule X0 X1 x2 Xo 1 Xi 2 val 1 1 x2 cat dir left arg 2 CUG is a lexicalist theory language specific information about word order subcategorization .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Head-driven Transition-based Parsing with Top-down Prediction"
Báo cáo khoa học: "Prediction of Learning Curves in Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Cross-Language Document Summarization Based on Machine Translation Quality Prediction"
Báo cáo khoa học: "Pointwise Prediction for Robust, Adaptable Japanese Morphological Analysis"
Báo cáo khoa học: "A Ranking Approach to Stress Prediction for Letter-to-Phoneme Conversion"
Báo cáo khoa học: "A global model for joint lemmatization and part-of-speech prediction"
Báo cáo khoa học: "Automatic sense prediction for implicit discourse relations in text"
Báo cáo khoa học: "From Structured Prediction to Inverse Reinforcement Learning"
Báo cáo khoa học: "Combining Morpheme-based Machine Translation with Post-processing Morpheme Prediction"
Báo cáo khoa học: "Beam-Width Prediction for Efficient Context-Free Parsing"
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.