論文の概要: A Bionic Natural Language Parser Equivalent to a Pushdown Automaton

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17343v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 11:50:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:15:01.516904
• Title: A Bionic Natural Language Parser Equivalent to a Pushdown Automaton
• Title（参考訳）: プッシュダウンオートマトンと等価なバイオン型自然言語パーザ
• Authors: Zhenghao Wei, Kehua Lin, Jianlin Feng,
• Abstract要約: アセンブリ計算(AC)に基づく新しいバイオニック自然言語(BNLP)を提案する。 オリジナルとは対照的に、BNLPはすべての正規言語とDyck言語を完全に扱える。 我々は、任意のPDAに対してBNLPに対応するオートマトンを常に形成できることを正式に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7783262415147654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Assembly Calculus (AC), proposed by Papadimitriou et al., aims to reproduce advanced cognitive functions through simulating neural activities, with several applications based on AC having been developed, including a natural language parser proposed by Mitropolsky et al. However, this parser lacks the ability to handle Kleene closures, preventing it from parsing all regular languages and rendering it weaker than Finite Automata (FA). In this paper, we propose a new bionic natural language parser (BNLP) based on AC and integrates two new biologically rational structures, Recurrent Circuit and Stack Circuit which are inspired by RNN and short-term memory mechanism. In contrast to the original parser, the BNLP can fully handle all regular languages and Dyck languages. Therefore, leveraging the Chomsky-Sch \H{u}tzenberger theorem, the BNLP which can parse all Context-Free Languages can be constructed. We also formally prove that for any PDA, a Parser Automaton corresponding to BNLP can always be formed, ensuring that BNLP has a description ability equal to that of PDA and addressing the deficiencies of the original parser.
• Abstract（参考訳）: Papadimitriouらによって提案されたアセンブリ計算(AC)は、神経活動をシミュレートすることで高度な認知機能を再現することを目的としており、Mitropolskyらによって提案された自然言語解析器を含むACに基づくいくつかの応用が開発されている。 本稿では、ACに基づく新しいバイオニック自然言語パーサ(BNLP)を提案し、RNNと短期記憶機構にインスパイアされた2つの新しい生物学的有理構造、Recurrent CircuitとStack Circuitを統合する。 オリジナルのパーサーとは対照的に、BNLPはすべての正規言語とDyck言語を完全に扱える。 したがって、チョムスキー-Sch \H{u}tzenberger の定理を利用して、すべての文脈自由言語を解析できるBNLPを構築することができる。 また、任意のPDAに対して、BNLPに対応するパーサオートマトンが常に形成可能であることを正式に証明し、BNLPがPDAと同等の記述能力を有し、元のパーサの欠陥に対処することを保証する。

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