論文の概要: Sparse Logistic Regression with High-order Features for Automatic Grammar Rule Extraction from Treebanks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17534v1
- Date: Tue, 26 Mar 2024 09:39:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 15:57:01.677685
- Title: Sparse Logistic Regression with High-order Features for Automatic Grammar Rule Extraction from Treebanks
- Title（参考訳）: 木バンクからの自動文法規則抽出のための高次特徴をもつスパースロジスティック回帰
- Authors: Santiago Herrera, Caio Corro, Sylvain Kahane,
- Abstract要約: 本研究では,木バンクから重要な粒度の文法パターンを抽出し,探索する手法を提案する。
我々は,異なる言語にまたがる記述や規則を抽出し,合意と語順の2つの言語現象について考察する。
我々の手法は、スペイン語、フランス語、ウーロフにおける有名な文法規則とあまり知られていない重要な文法規則の両方を捉えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.390468088226495
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Descriptive grammars are highly valuable, but writing them is time-consuming and difficult. Furthermore, while linguists typically use corpora to create them, grammar descriptions often lack quantitative data. As for formal grammars, they can be challenging to interpret. In this paper, we propose a new method to extract and explore significant fine-grained grammar patterns and potential syntactic grammar rules from treebanks, in order to create an easy-to-understand corpus-based grammar. More specifically, we extract descriptions and rules across different languages for two linguistic phenomena, agreement and word order, using a large search space and paying special attention to the ranking order of the extracted rules. For that, we use a linear classifier to extract the most salient features that predict the linguistic phenomena under study. We associate statistical information to each rule, and we compare the ranking of the model's results to those of other quantitative and statistical measures. Our method captures both well-known and less well-known significant grammar rules in Spanish, French, and Wolof.
- Abstract（参考訳）: 記述文法は非常に価値がありますが、それらを書くのに時間がかかり、難しいのです。
さらに、言語学者はコーパスを用いてコーパスを作成するのが一般的であるが、文法の記述には量的なデータがないことが多い。
形式文法については、解釈が難しい場合がある。
本稿では,木バンクから重要な粒度文法パターンと潜在的な構文文法規則を抽出し,探索し,理解し易いコーパスベース文法を作成する手法を提案する。
より具体的には,2つの言語現象,合意と語順に関する記述と規則を抽出し,大規模な検索空間を用いて,抽出した規則のランク付け順序に特別な注意を払う。
そのため、線形分類器を用いて、研究中の言語現象を予測する最も健全な特徴を抽出する。
我々は,各ルールに統計情報を関連付けるとともに,モデルの結果を他の量的・統計的尺度と比較する。
我々の手法は、スペイン語、フランス語、ウーロフにおける有名な文法規則とあまり知られていない重要な文法規則の両方を捉えている。
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