Extended PLR grammars are a large subclass of LR grammars and have good property of LL grammars. On the other hand, a testing algorithm of extended PLR grammars has not been given. The paper presents an algorithm for the testing of extended PLR grammars.
The subclasses of LR grammars, k-transformable grammars, PLR grammars, and extended PLR grammars are LL covering transformable grammar classes. On other hand, their LL covering transformations are based on different formalisms, and hence, the relationship of the transformations is not obvious. This paper gives a unified model of the LL covering transformations, in which each LL covering transformable grammar class generates its transformation as a specific instance.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.217-221
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1998
본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.
Extended PLR grammars are currently the largest subclass of LR grammars whose grammars are transformed into LL grammars satisfying covering property. This paper suggests a simplified covering transformation of the original covering transformation for extended PLR grammars. The proposed covering transformation reduces the original four rule types to the three rule types.
본 논문에선 LR 문법의 부분 클래스를 동치인 LL 문법으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 변환이 적용 가능한 문법을 확장된k`-transformable 문법이라 정의한다. 변환된 문법은 left-to-right 커버의 성질을 만족한다. 기존 연구에서 제시한 변환 방법은 LR 문법의 부분 클래스인 {{{{k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 LL 문법으로 바꾼다. 이 논문에서 제시하는 새로운 변환 방법의 적용 가능한 문법의 범위는 k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 포함한다. 기존의 커버링 성질을 만족하는 LL로의 문법 변환은 보편적인 LR 파서의 행동을 시뮬레이션하여 얻어진다. 이 과정에서 쉬프트, 리듀스 행동 이외에 무한의 가능성을 가진 스택 스트링의 유한 표현을 위해 리덕션 심볼에 대한 예상 행동이 추가된다. 본 논문에서는 파싱 문맥을 나타내는 LR 아이템들을 기존의 스택 스트링 표현 형태에 추가하여 스택 스트링 표현법을 정제하고, 리덕션 심볼에 대한 예상 방법을 확장하는 정형식을 제시한다. 이에 근거하여 LL 커버링 문법이 존재하는 클래스를 확장된 {{{{k`-transformable 문법으로 확장시킨다.Abstract A new transformation of a subclass of LR(k`) grammars into equivalent LL(k`) grammars is studied. The subclass of LR(k`) grammars is called extended k`-transformable. The transformed LL(k`) grammars left-to-right cover the original LR(k`) grammars. Previous transformations transform k`-transformable and PLR(k`) into LL(k`). The new transformation is more powerful in that it handles the extended k`-transformable subclass of LR(k`), which strictly includes k`-transformable and PLR(k`) classes. The previous covering transformations into LL grammars are obtained by simulating the actions of the conventional LR parser. Specially, a predict action of reduction goals is added to the action set in order to finitely represent stack string. In this paper, the stack string representation is refined by adding LR items to represent a parsing context, and the prediction of reduction goal is extended by generalizing the prediction formalism. Based on them, the previous grammar classes with LL({{{{k`) covering grammars are extended to extended k`-transformable grammars.
This study aims to research the indication way and contents description of grammar presented in Korean textbooks. Therefore we examine the common elements of grammar in four Korean textbooks and the transcription, notation methods and meaning descriptions the books use to present grammar items. After analyzing Korean textbooks for the beginner level, we found just 20 similar items among a total of 100-150 grammar items. Advanced researches required to examine the selection and classification of grammatical items in Korean education. The results show that it used as the same name "grammar" expressed in Korean textbooks compared to using different names in the past. We consider that just 20 grammar items are the same because the range of grammar items in every textbook is different including vocabulary, sentences etc. The study found that grammar items are expressed differently in the type of indication way, order of arrangement, and marks. We suggest that it is better to indicate the style of representation used in grammar items because an additional problem such as type of indication way, order of arrangement is removed by doing so. The study also found grammar items are expressed differently in the meaning description and grammar range of explanation of Korean textbooks. This study suggests that morphological information, restriction information and meaning should be described at a basic level. This study allows us to consider the indication way and contents description of grammar are presented in Korean textbooks.
We present a LR,bottom-up parsing algorithms for TAG. We will introduce the adjoining rules system to handle the formal properties of TAG and to describe the parsing process more effectively. We will consider the context-free behavior of TAG at the adjoining instant. Then we will present the LR bottom up parsing algorithm for TAG by using this property. The basic idea behind a LR bottom up parsing algorithm can be applied to parsing TAG with other conventional algorithms.
인간과 컴퓨터의 대화(interaction)에 있어서 가능하다면 인간이 쓰는 언어로 인간이 원하고자 하는 소정의 작업을 지시하고 그 출력을 제공받을 수 없을까하는 목표를 두고 세계각국이 모국어의 컴퓨터처리 이론 및 알고리즘개발에 열중하고 있다.
이 논문은 우리의 국어인 한글을 컴퓨터가 처리하는 지적처리를 목표로, 연구중인 한글 이해 시스팀의 구축을 위한 이론과 그 처리 알고리즘에 대해서 논하고 있다. 구체적으로는 최신의 이론언어학의 문법이론을 도입하여 국어의 언어현상에 대한 형식화 모델을 제시하고 있다. 우리의 모델은 각각의 이질적인 언어현상에 대한 지식을 통일적 지식표현과 그 이용법을 체계적으로 기술하고 있다. 그 결과 우리의 접근법이 세계 어느 언어권의 형식화 수준보다 선진하고 있음을 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.469-475
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1996
이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1998.10c
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pp.239-246
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1998
확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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