論文の概要: A New Graph Grammar Formalism for Robust Syntactic Pattern Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15975v2
- Date: Thu, 24 Apr 2025 10:39:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.800187
- Title: A New Graph Grammar Formalism for Robust Syntactic Pattern Recognition
- Title(参考訳): ロバスト構文パターン認識のための新しいグラフ文法形式
- Authors: Peter Fletcher,
- Abstract要約: 従来のグラフ文法のように生産規則を使用しないが、より直接的かつ宣言的な方法で構文構造を表現する。
文法とパターンはともにネットワークとして表現され、解析はパターンから文法への準同型の構成と見なされる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: I introduce a formalism for representing the syntax of recursively structured graph-like patterns. It does not use production rules, like a conventional graph grammar, but represents the syntactic structure in a more direct and declarative way. The grammar and the pattern are both represented as networks, and parsing is seen as the construction of a homomorphism from the pattern to the grammar. The grammars can represent iterative, hierarchical and nested recursive structure in more than one dimension. This supports a highly parallel style of parsing, in which all aspects of pattern recognition (feature detection, segmentation, parsing, filling in missing symbols, top-down and bottom-up inference) are integrated into a single process, to exploit the synergy between them. The emphasis of this paper is on underlying theoretical issues, but I also give some example runs to illustrate the error-tolerant parsing of complex recursively structured patterns of 50-1000 symbols, involving variability in geometric relationships, blurry and indistinct symbols, overlapping symbols, cluttered images, and erased patches.
- Abstract(参考訳): 再帰的に構造化されたグラフのようなパターンの構文を表現するフォーマリズムを導入する。
従来のグラフ文法のように生産規則を使用しないが、より直接的かつ宣言的な方法で構文構造を表現する。
文法とパターンはともにネットワークとして表現され、解析はパターンから文法への準同型の構成と見なされる。
文法は、反復的、階層的、ネストされた再帰的な構造を複数の次元で表すことができる。
これは、パターン認識(機能検出、セグメンテーション、パース、欠落したシンボル、トップダウン、ボトムアップ推論)のすべての側面を単一のプロセスに統合し、それら間の相乗効果を利用する、非常に並列な解析スタイルをサポートする。
本稿では,50~1000の記号の複雑な再帰的構造パターンの誤り耐性解析,幾何学的関係のばらつき,ぼやけや不明瞭な記号,重複するシンボル,散在する画像,消去されたパッチを例に挙げる。
関連論文リスト
- Transformer-Based Models Are Not Yet Perfect At Learning to Emulate
Structural Recursion [14.739369424331478]
本稿では,プログラミング言語領域における構造的再帰という抽象概念を,シーケンスモデリング問題や学習モデルの振る舞いにうまく結合する汎用フレームワークを提案する。
フレームワークを強力な概念ツールとして、さまざまな設定の下で異なる問題を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-23T18:07:38Z) - SAT-Based Algorithms for Regular Graph Pattern Matching [40.86962847131912]
複素構造特性をチェックできるグラフ同型を一般化する。
この仕様は正規表現にインスパイアされた特殊なグラフである正規グラフパターン(ReGaP)の形で与えられる。
本稿では、対象グラフが所定のReGaPと一致するかどうかをチェックするSATベースのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T18:12:44Z) - 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) - Conversational Semantic Parsing using Dynamic Context Graphs [68.72121830563906]
汎用知識グラフ(KG)を用いた会話意味解析の課題を,数百万のエンティティと数千のリレーショナルタイプで検討する。
ユーザ発話を実行可能な論理形式にインタラクティブにマッピングできるモデルに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T16:04:41Z) - TranSG: Transformer-Based Skeleton Graph Prototype Contrastive Learning
with Structure-Trajectory Prompted Reconstruction for Person
Re-Identification [63.903237777588316]
3Dスケルトンデータによる人物再識別(re-ID)は、顕著な優位性を持つ新興トピックである。
既存の方法は通常、生の関節を持つ骨格記述子を設計するか、あるいは骨格配列表現学習を行う。
本稿では,構造軌道を誘導する再構成によるコントラスト学習(TranSG)手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-13T02:27:45Z) - Polynomial Graph Parsing with Non-Structural Reentrancies [0.2867517731896504]
グラフベースの意味表現は自然言語処理に有用である。
非構造的再帰性を持つグラフを生成するグラフ拡張文法を導入する。
本論文では,グラフ拡張文法の構文解析アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-05T13:05:01Z) - Compositional Generalization via Semantic Tagging [81.24269148865555]
本稿では,シーケンス・ツー・シーケンスモデルの表現性と一般性を保存するための新しいデコードフレームワークを提案する。
提案手法は, モデルアーキテクチャ, ドメイン, セマンティックフォーマリズム間の構成一般化を一貫して改善することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T15:55:15Z) - Inducing Alignment Structure with Gated Graph Attention Networks for
Sentence Matching [24.02847802702168]
本稿では,文マッチングのためのグラフベースの手法を提案する。
文ペアをグラフとして表現し、慎重に設計する。
次に,文マッチングのために構築したグラフを符号化するために,新しいゲートグラフアテンションネットワークを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T11:25:54Z) - LogicalFactChecker: Leveraging Logical Operations for Fact Checking with
Graph Module Network [111.24773949467567]
ファクトチェックに論理演算を活用するニューラルネットワークアプローチであるLogicalFactCheckerを提案する。
大規模なベンチマークデータセットであるTABFACT上での最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T17:04:19Z) - Graph-Structured Referring Expression Reasoning in The Wild [105.95488002374158]
接地参照表現は、自然言語表現によって参照されるオブジェクトのイメージ中を特定することを目的としている。
本研究では,シーングラフとシーングラフの推論を行うために,シーングラフガイドモジュールネットワーク(SGMN)を提案する。
また,構造化参照式推論のための大規模実世界のデータセットRef-Reasoningを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T11:00:30Z)
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。