Inducció gramatical
En processament de llenguatge natural, la inducció gramatical (o inferència gramatical)[1] és la tasca informàtica d'obtenir l'estructura sintàctica en un entorn on s'amaga aquesta estructura. És a dir, donada una locució, permet distingir-ne el substantiu i el predicat, i dins d'aquest el complement directe, l'indirecte, etc. Aquest procés utilitza aprenentatge automàtic per obtenir una gramàtica formal que permet generar una col·lecció de normes o, alternativament, un autòmat finit, el qual servirà de model per analitzar qualsevol frase. Més generalment, la inferència gramatical és aquella branca de l'aprenentatge automàtic on l'espai de la instància consta d'objectes combinatoris discrets com ara cadenes, arbres i grafs.
Aplicacions[modifica]
El principi d'inducció gramàtica s'ha aplicat en altres aspectes del processament de llenguatge natural, com ara l'anàlisi semàntica,[2] la comprensió del llenguatge natural[3] o la traducció automàtica.[4] També s'ha utilitzat en algorismes de compressió sense pèrdua,[5] en mètodes d'inferència estadística i en alguns models probabilístics de psicologia del llenguatge.[6]
Referències[modifica]
- ↑ de la Higuera, Colin. «Grammatical Inference: Learning Automata and Grammars» (PDF). Cambridge: Cambridge University Press, 2010. Arxivat de l'original el 2019-02-14. [Consulta: 29 maig 2021].
- ↑ Kwiatkowski, Tom. «Lexical generalization in CCG grammar induction for semantic parsing» (PDF). Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing. Association for Computational Linguistics, 2011.
- ↑ Miller, Scott. «Hidden understanding models of natural language». Proceedings of the 32nd annual meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, 1994.
- ↑ Brown, Ralf D. «Transfer-rule induction for example-based translation» (PDF). Proceedings of the MT Summit VIII Workshop. Example-Based Machine Translation, 2001. Arxivat de l'original el 2 de març 2018.
- ↑ ; Ladner, Richard«Grammar-based compression of DNA sequences» (PDF). DIMACS Working Group. Group on The Burrows-Wheeler Transform, 2004. Arxivat de l'original el 6 de febrer 2021.
- ↑ Chater, Nick; Manning, Christopher D. «Probabilistic models of language processing and acquisition» (PDF). Trends in cognitive sciences, 10.7, 2006, pàg. 335-344.