Modèles algorithmiques de l'acquisition de la syntaxe : concepts et méthodes, résultats et problèmes
BONATO, Roberto
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Linguistic signs, grammar and meaning: computational logic for natural language [SIGNES]
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Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
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BONATO, Roberto
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
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LE NIR, Yannick
Linguistic signs, grammar and meaning: computational logic for natural language [SIGNES]
Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour [LIUPPA]
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RETORÉ, Christian
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
Linguistic signs, grammar and meaning: computational logic for natural language [SIGNES]
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique [LaBRI]
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TELLIER, Isabelle
Modeling Tree Structures, Machine Learning, and Information Extraction [MOSTRARE]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
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Modeling Tree Structures, Machine Learning, and Information Extraction [MOSTRARE]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Idioma
fr
Article de revue
Este ítem está publicado en
Recherches linguistiques de Vincennes. 2007-10-01, vol. 36, p. 123--152
Presses Universitaires de Vincennes
Resumen
Dans cet article, nous présentons nos résultats récents concernant l'apprentissage de la syntaxe des langues naturelles, en adoptant le point de vue de l'inférence grammaticale symbolique. L'objectif est d'identifier à ...Leer más >
Dans cet article, nous présentons nos résultats récents concernant l'apprentissage de la syntaxe des langues naturelles, en adoptant le point de vue de l'inférence grammaticale symbolique. L'objectif est d'identifier à partir d'exemples, dans une classe de grammaires connue à l'avance, une grammaire particulière qui engendre les dits exemples. Le modèle de Gold fixe les conditions et le critère de réussite d'une telle entreprise : quand un algorithme produisant une grammaire candidate existe-t-il ? quelle structure doivent contenir les exemples : suites de mots, suites de mots étiquetés, arbres d'analyse ? D'un point de vue théorique, nos résultats établissent l'apprenabilité ou la non-apprenabilité de certaines classes de grammaires catégorielles. En pratique, nos résultats permettent aussi d'acquérir automatiquement des ressources syntaxiques à partir de données réelles. Au final, nous discutons de l'intérêt de cette approche pour modéliser l'acquisition de leur langue naturelle par les enfants ainsi que pour construire automatiquement des grammaires électroniques à partir de corpus.< Leer menos
Resumen en inglés
In this paper, we present our recent results on the acquistion of the syntax of natural languages, from the point of view of the theory of grammatical inference. Given a class of possible grammars, the objective is to ...Leer más >
In this paper, we present our recent results on the acquistion of the syntax of natural languages, from the point of view of the theory of grammatical inference. Given a class of possible grammars, the objective is to identify, from a set of positive examples, a grammar in the class which produces the examples. The Gold model formalises the learning process and gives stringent criteria of its success: when does there exist an algorithm producing a target grammar ? what kind of structure should the examples have (strings of words, strings of tagged words, trees) ? From a theoretical point of view, our results establish the learnability or the unlearnability of various classes of categorial grammars. From a practical perspective, these results enable the extraction of syntactic information from real data. Finally, we discuss the interest of this approach for modelling child language acquisition and for automated induction of grammars from corpora.< Leer menos
Palabras clave
acquisition syntaxique
inférence grammaticale
grammaires catégorielles
modèle de Gold
ressources syntaxiques
Palabras clave en inglés
syntax learning
grammatical inference
categorial grammars
Gold's model
syntactical resources
Orígen
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