論文の概要: Strong Equivalence of TAG and CCG
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07743v1
- Date: Mon, 16 May 2022 15:12:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 16:54:10.590199
- Title: Strong Equivalence of TAG and CCG
- Title(参考訳): タグとccgの強い等価性
- Authors: Andreas Maletti and Lena Katharina Schiffer (Universit\"at Leipzig)
- Abstract要約: TAGとCCGは文字列上で同じ表現力を持つ。
空文字列に対する辞書エントリのないCCGと、次数2の1次規則は、その完全な表現力に十分である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.48733623015338234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tree-adjoining grammar (TAG) and combinatory categorial grammar (CCG) are two
well-established mildly context-sensitive grammar formalisms that are known to
have the same expressive power on strings (i.e., generate the same class of
string languages). It is demonstrated that their expressive power on trees also
essentially coincides. In fact, CCG without lexicon entries for the empty
string and only first-order rules of degree at most 2 are sufficient for its
full expressive power.
- Abstract(参考訳): 木結合文法(英: Tree-adjoining grammar、TAG)と結合圏文法(英: combinatory categorial grammar、CCG、英: combinatory categorial grammar、CCG、英: combinatory categorial grammar、略称:CCG)は、文字列上で同じ表現力を持つことが知られている2つのよく確立された文脈依存文法形式である。
木への表現力も本質的に一致することが示されている。
実際、空の弦に対するレキシコン成分のない CCG と、次数 2 の次数 1 次規則は、その完全な表現力に十分である。
関連論文リスト
- Integrating Supertag Features into Neural Discontinuous Constituent Parsing [0.0]
伝統的な選挙区の見解では、構成要素は隣接した単語で構成されており、ドイツ語のような言語で一般的である。
トランジションベースの構文解析は、大きな注釈付きコーパス上で教師あり学習を用いて生のテキストを入力した木を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-11T12:28:26Z) - Detecting and explaining (in)equivalence of context-free grammars [0.6282171844772422]
文脈自由文法の同値性を決定し,証明し,説明するためのスケーラブルなフレームワークを提案する。
本稿では,本フレームワークの実装と,教育支援システム内で収集された大規模データセット上での評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T17:36:18Z) - Conjunctive categorial grammars and Lambek grammars with additives [49.1574468325115]
基本分類文法を結合操作で強化することにより,新しい分類文法群が提案される。
また、連結な圏文法はランベック計算に自然に結合および共役演算と共役演算を組み込むことが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T18:53:56Z) - ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge
Graph Reasoning [107.61997887260056]
そこで我々は,知識グラフ上の論理ルールをマイニングするための大規模言語モデルの力を解き放つ新しいフレームワークChatRuleを提案する。
具体的には、このフレームワークは、KGのセマンティック情報と構造情報の両方を活用するLLMベースのルールジェネレータで開始される。
生成されたルールを洗練させるために、ルールランキングモジュールは、既存のKGから事実を取り入れてルール品質を推定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T11:38:02Z) - Linear-Time Modeling of Linguistic Structure: An Order-Theoretic
Perspective [97.57162770792182]
文字列内のトークンのペア間の関係をモデル化するタスクは、自然言語を理解する上で不可欠な部分である。
これらの徹底的な比較は避けられ、さらに、トークン間の関係を文字列上の部分順序としてキャストすることで、複雑さを線形に減らすことができる。
提案手法は,文字列中の各トークンの実際の数を並列に予測し,それに従ってトークンをソートすることで,文字列内のトークンの総順序を決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T11:47:35Z) - Cascading and Direct Approaches to Unsupervised Constituency Parsing on
Spoken Sentences [67.37544997614646]
本研究は,教師なし音声補聴における最初の研究である。
目的は, 音声文の階層的構文構造を, 選挙区解析木の形で決定することである。
正確なセグメンテーションだけでは、音声文を正確に解析するのに十分であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T17:57:22Z) - CSynGEC: Incorporating Constituent-based Syntax for Grammatical Error
Correction with a Tailored GEC-Oriented Parser [22.942594068051488]
この研究は、他の主流構文形式、すなわち構成型構文を考慮に入れている。
まず,非文法文の誤りに対応するための拡張構成型構文スキームを提案する。
そして,非文法文の区切り木を自動的に取得し,GCC指向の区切り木を訓練する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T14:11:39Z) - FastKASSIM: A Fast Tree Kernel-Based Syntactic Similarity Metric [48.66580267438049]
我々は,発話レベルと文書レベルの構文的類似性の指標であるFastKASSIMを提案する。
ツリーカーネルに基づいたドキュメントのペア間で、最も類似した依存関係解析ツリーをペア化し、平均化する。
r/ChangeMyViewコーパス内のドキュメントのベースラインメソッドよりも最大5.2倍高速に動作します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-15T22:33:26Z) - Rule Augmented Unsupervised Constituency Parsing [11.775897250472116]
本稿では,構文規則の形で存在する言語について,非常に汎用的な言語知識を活用するアプローチを提案する。
MNLIとWSJという2つのベンチマークデータセットで、最先端の新たな結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-21T08:06:11Z) - Span-based Semantic Parsing for Compositional Generalization [53.24255235340056]
SpanBasedSPは入力発話上のスパンツリーを予測し、部分的なプログラムが入力内のスパンをどのように構成するかを明示的に符号化する。
GeoQuery、SCAN、CLOSUREでは、SpanBasedSPはランダムスプリットの強いseq2seqベースラインと似ているが、構成一般化を必要とするスプリットのベースラインに比べて劇的に性能が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-13T16:42:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。