Aprendizaje de gramáticas propabilísticas a partir de árboles sintácticos

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/1508
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Títol: Aprendizaje de gramáticas propabilísticas a partir de árboles sintácticos
Autors: Verdú Mas, José Luis
Paraules clau: Gramáticas probabilísticas de contexto libre | Análisis sintáctico | Treebanks | Stochastic context-free grammar
Data de publicació: de setembre-2003
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Citació bibliogràfica: VERDÚ MAS, José Luis. “Aprendizaje de gramáticas propabilísticas a partir de árboles sintácticos”. Procesamiento del lenguaje natural. Nº 31 (septiembre 2003), pp. 175-182
Resum: En este artículo se analizan varios tipos de gramáticas independientes del contexto probabilísticas obtenidas a partir de corpus etiquetados sintácticamente (treebanks). Estas gramáticas se utilizan para la desambiguación léxica y sintáctica de frases procedentes del lenguaje natural. Los modelos que aquí se estudian son los siguientes: (1) uno que simplemente extrae las reglas contenidas en el corpus y cuenta el número de ocurrencias de cada una; (2) un modelo que además almacena información acerca de la categoría sintáctica del nodo padre, y (3) un modelo que extrae y estima las probabilidades de las reglas almacenando información acerca de la categoría sintáctica de los hijos. Este último permite análisis sintácticos más eficientes, disminuye considerablemente la perplejidad de los conjuntos de tests y supone formalmente una generalización del concepto de n-gramas al caso de árboles. | In this paper, we compare three different approaches to build a probabilistic context-free grammar for natural language parsing from a tree bank corpus: (1) a model that simply extracts the rules contained in the corpus and counts the number of occurrences of each rule; (2) a model that also stores information about the parent node's category, and (3) a model that estimates the probabilities according to a generalized k-gram scheme for trees with k = 3. The last model allows for faster parsing, decreases considerably the perplexity of test samples and may be seen as a generalization of the classic n-gram models to the case of trees.
Patrocinadors: Trabajo financiado por el proyecto de la CICyT número TIC2000-1599 y el proyecto de la Generalitat Valenciana número CTIDIB/2002/173.
URI: http://hdl.handle.net/10045/1508
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipus: info:eu-repo/semantics/article
Apareix a la col·lecció: Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 31 (septiembre 2003)
INV - TRANSDUCENS - Artículos de Revistas

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