TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Acceptability Prediction by Means of Grammaticality Quantification"

We propose in this paper a method for quantifying sentence grammaticality. The approach based on Property Grammars, a constraint-based syntactic formalism, makes it possible to evaluate a grammaticality index for any kind of sentence, including ill-formed ones. We compare on a sample of sentences the grammaticality indices obtained from PG formalism and the acceptability judgements measured by means of a psycholinguistic analysis. | Acceptability Prediction by Means of Grammaticality Quantification Philippe Blache Barbara Hemforth Stephane Rauzy Laboratoire Parole Langage CNRS - Universite de Provence 29 Avenue Robert Schuman 13621 Aix-en-Provence France blache hemforth rauzy @ Abstract We propose in this paper a method for quantifying sentence grammaticality. The approach based on Property Grammars a constraint-based syntactic formalism makes it possible to evaluate a grammaticality index for any kind of sentence including ill-formed ones. We compare on a sample of sentences the grammaticality indices obtained from PG formalism and the acceptability judgements measured by means of a psycholinguistic analysis. The results show that the derived grammaticality index is a fairly good tracer of acceptability scores. 1 Introduction Syntactic formalisms make it possible to describe precisely the question of grammaticality. When a syntactic structure can be associated to a sentence according to a given grammar we can decide whether or not the sentence is grammatical. In this conception a language be it natural or not is produced or generated by a grammar by means of a specific mechanism for example derivation. However when no structure can be built nothing can be said about the input to be parsed except eventually the origin of the failure. This is a problem when dealing with non canonical inputs such as spoken language e-mails non-native speaker productions etc. From this perspective we need robust approaches that are at the same time capable of describing precisely the form of the input the source of the problem and to continue the parse. Such capabilities render it possible to arrive at a precise evaluation of the grammaticality of the input. In other words instead of deciding on the grammaticality of the input we can give an indication of its grammaticality quantified on the basis of the description of the properties of the input. This paper addresses the problem of ranking the .

• Báo cáo khoa học
• Acceptability Prediction
• Means of Grammaticality Quantification
• Philippe Blache
• báo cáo khoa học
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học