Academic literature on the topic 'Grammar, comparative and general Parsing'

Thesis (M. Phil.)--Hong Kong University of Science and Technology, 2002.<br>Includes bibliographical references (leaves 54-55). Also available in electronic version. Access restricted to campus users.

La grammaticalité d'une phrase est habituellement conçue comme une notion binaire : une phrase est soit grammaticale, soit agrammaticale. Cependant, bon nombre de travaux se penchent de plus en plus sur l'étude de degrés d'acceptabilité intermédiaires, auxquels le terme de gradience fait parfois référence. À ce jour, la majorité de ces travaux s'est concentrée sur l'étude de l'évaluation humaine de la gradience syntaxique. Cette étude explore la possibilité de construire un modèle robuste qui s'accorde avec ces jugements humains.<br>Nous suggérons d'élargir au langage mal formé les concepts de Gradience Intersective et de Gradience Subsective, proposés par Aarts pour la modélisation de jugements graduels. Selon ce nouveau modèle, le problème que soulève la gradience concerne la classification d'un énoncé dans une catégorie particulière, selon des critères basés sur les caractéristiques syntaxiques de l'énoncé. Nous nous attachons à étendre la notion de Gradience Intersective (GI) afin qu'elle concerne le choix de la meilleure solution parmi un ensemble de candidats, et celle de Gradience Subsective (GS) pour qu'elle concerne le calcul du degré de typicité de cette structure au sein de sa catégorie. La GI est alors modélisée à l'aide d'un critère d'optimalité, tandis que la GS est modélisée par le calcul d'un degré d'acceptabilité grammaticale. Quant aux caractéristiques syntaxiques requises pour permettre de classer un énoncé, notre étude de différents cadres de représentation pour la syntaxe du langage naturel montre qu'elles peuvent aisément être représentées dans un cadre de syntaxe modèle-théorique (Model-Theoretic Syntax). Nous optons pour l'utilisation des Grammaires de Propriétés (GP), qui offrent, précisément, la possibilité de modéliser la caractérisation d'un énoncé. Nous présentons ici une solution entièrement automatisée pour la modélisation de la gradience syntaxique, qui procède de la caractérisation d'une phrase bien ou mal formée, de la génération d'un arbre syntaxique optimal, et du calcul d'un degré d'acceptabilité grammaticale pour l'énoncé.<br>À travers le développement de ce nouveau modèle, la contribution de ce travail comporte trois volets.<br>Premièrement, nous spécifions un système logique pour les GP qui permet la révision de sa formalisation sous l'angle de la théorie des modèles. Il s'attache notamment à formaliser les mécanismes de satisfaction et de relâche de contraintes mis en oeuvre dans les GP, ainsi que la façon dont ils permettent la projection d'une catégorie lors du processus d'analyse. Ce nouveau système introduit la notion de satisfaction relâchée, et une formulation en logique du premier ordre permettant de raisonner au sujet d'un énoncé.<br>Deuxièmement, nous présentons notre implantation du processus d'analyse syntaxique relâchée à base de contraintes (Loose Satisfaction Chart Parsing, ou LSCP), dont nous prouvons qu'elle génère toujours une analyse syntaxique complète et optimale. Cette approche est basée sur une technique de programmation dynamique (dynamic programming), ainsi que sur les mécanismes décrits ci-dessus. Bien que d'une complexité élevée, cette solution algorithmique présente des performances suffisantes pour nous permettre d'expérimenter notre modèle de gradience.<br>Et troisièmement, après avoir postulé que la prédiction de jugements humains d'acceptabilité peut se baser sur des facteurs dérivés de la LSCP, nous présentons un modèle numérique pour l'estimation du degré d'acceptabilité grammaticale d'un énoncé. Nous mesurons une bonne corrélation de ces scores avec des jugements humains d'acceptabilité grammaticale. Qui plus est, notre modèle s'avère obtenir de meilleures performances que celles obtenues par un modèle préexistant que nous utilisons comme référence, et qui, quant à lui, a été expérimenté à l'aide d'analyses syntaxiques générées manuellement.

This thesis describes an implementation of a model of natural language grammar based on current theories of transformational grammar, collectively referred to as Government and Binding (GB) theory. A description is presented of the principles of GB, including X-bar syntax and the theories of Case, Theta, Binding, Bounding, and Government The principles, in effect, constitute an embodiment of "universal grammar" (UG), i.e. the abstract characterization of the innately endowed human language faculty. Associated with the principles is a set of parameters that alter the effect of the principles. The "core grammar" of a specific language is an instantiation of UG with the parameters set in a particular way. To demonstrate the cross-linguistic nature of the theory, a subset of the "core grammars" of Spanish and English is implemented, including their parametric values and certain language-specific transformations required to characterize grammatical sentences. Sentences in one language are read in and converted through a series of reverse transformations to a base representation in the target language. To this representation, transformations are applied that produce a set of output sentences. The well-formedness of these sentences is verified by the general principles of UG as controlled by the parameters. Any that fail to meet the conditions are rejected so that only grammatical sentences are displayed. The model is written in the Prolog programming language.<br>Science, Faculty of<br>Computer Science, Department of<br>Graduate

In this thesis we shall investigate the kinds of information which the Human Sentence Processing Mechanism employs during the resolution of local syntactic ambiguity in written texts. The thesis is in three parts. In Part I we consider some current models of syntactic ambiguity resolution. On the one hand, we consider the structural approaches, in which the processor considers only syntactic information when choosing between alternatives. On the other, we consider the interactive approaches, in which different kinds of information are brought to bear during the resolution process. In Part II, we describe a number of experiments which contrast the predictions of these two approaches. In particular, we investigate the processing of sentences which are locally ambiguous between a simple noun phrase analysis and a complex noun phrase analysis. Frazier (1979) predicts that the simple noun phrase analysis is chosen because it utilizes fewest phrasal nodes in its associated phrase marker. Crain and Steedman (1985), however, predict that the interpretation of the noun phrase is determined by referential factors, such as whether or not a unique referent can be identified for the noun phrase. The results support Crain and Steedman's interactive hypothesis. In Part III, we consider some theoretical issues concerning the timing of the processor's decisions. Crain and Steedman's original model is modified in the light of such considerations. We explore the implications of the modification for the status of syntax and semantics within our model of sentence comprehension. In the final chapter, we attempt to explain the existence of parsing preferences in sentences which are presented in isolation, and for which no explicit contextual information has been provided. We conclude that contextual considerations, such as the distinction between what is and what is not already known to the hearer, are of fundamental importance during the resolution of local syntactic ambiguity by the Human Sentence Processing Mechanism.