Denna doktorsavhandling undersöker olika aspekter av automatisk syntaktisk analys av texter på naturligt språk. En parser eller syntaktisk analysator, som vi definierar den i denna avhandling, har till uppgift att skapa en syntaktisk analys för varje mening i en text på naturligt språk. Vår metod är datadriven, vilket innebär att den bygger på maskininlärning från uppmärkta datamängder av naturligt språk, s.k. korpusar. Vår metod är också dependensbaserad, vilket innebär att parsning är en process som bygger en dependensgraf för varje mening, bestående av binära relationer mellan ord. Dessutom introducerar avhandlingen en ny metod för att koda frasstrukturer, en annan syntaktisk representationsform, som dependensgrafer vilka kan avkodas utan att information i frasstrukturen går förlorad. Denna metod möjliggör att en dependensbaserad parser kan användas för att syntaktiskt analysera frasstrukturer. Avhandlingen är baserad på fem artiklar, varav tre artiklar utforskar olika aspekter av maskininlärning för datadriven dependensparsning och två artiklar undersöker metoden för dependensbaserad frasstrukturparsning. Den första artikeln presenterar vår första storskaliga empiriska studie av parsning av naturligt språk (i detta fall svenska) med dependensrepresentationer. En transitionsbaserad deterministisk parsningsalgoritm skapar en dependensgraf för varje mening genom att härleda en sekvens av transitioner, och minnesbaserad inlärning (MBL) används för att förutsäga transitionssekvensen. Den andra artikeln undersöker ytterligare hur maskininlärning kan användas för att vägleda en transitionsbaserad dependensparser. Den empiriska studien jämför två metoder för maskininlärning med fem särdragsmodeller för tre språk (kinesiska, engelska och svenska), och studien visar att supportvektormaskiner (SVM) med lexikaliserade särdragsmodeller är bättre lämpade än MBL för att vägleda en transitionsbaserad dependensparser. Den tredje artikeln sammanfattar vår erfarenhet av att optimera MaltParser, vår implementation av transitionsbaserad dependensparsning, för ett stort antal språk. MaltParser har använts för att analysera över tjugo olika språk och var bland de främsta systemen i CoNLLs utvärdering 2006 och 2007. Den fjärde artikeln är vår första undersökning av dependensbaserad frastrukturparsning med konkurrenskraftiga resultat för parsning av tyska. Den femte och sista artikeln introducerar en förbättrad algoritm för att transformera frasstrukturer till dependensgrafer och tillbaka, vilket gör det möjligt att parsa kontinuerliga och diskontinuerliga frasstrukturer utökade med grammatiska funktioner. / Hall, Johan, 2008. Transition-Based Natural Language Parsing with Dependency and Constituency Representations, Acta Wexionensia No 152/2008. ISSN: 1404-4307, ISBN: 978-91-7636-625-7. Written in English. This thesis investigates different aspects of transition-based syntactic parsing of natural language text, where we view syntactic parsing as the process of mapping sentences in unrestricted text to their syntactic representations. Our parsing approach is data-driven, which means that it relies on machine learning from annotated linguistic corpora. Our parsing approach is also dependency-based, which means that the parsing process builds a dependency graph for each sentence consisting of lexical nodes linked by binary relations called dependencies. However, the output of the parsing process is not restricted to dependency-based representations, and the thesis presents a new method for encoding phrase structure representations as dependency representations that enable an inverse transformation without loss of information. The thesis is based on five papers, where three papers explore different ways of using machine learning to guide a transition-based dependency parser and two papers investigate the method for dependency-based phrase structure parsing. The first paper presents our first large-scale empirical study of parsing a natural language (in this case Swedish) with labeled dependency representations using a transition-based deterministic parsing algorithm, where the dependency graph for each sentence is constructed by a sequence of transitions and memory-based learning (MBL) is used to predict the transition sequence. The second paper further investigates how machine learning can be used for guiding a transition-based dependency parser. The empirical study compares two machine learning methods with five feature models for three languages (Chinese, English and Swedish), and the study shows that support vector machines (SVM) with lexicalized feature models are better suited than MBL for guiding a transition-based dependency parser. The third paper summarizes our experience of optimizing and tuning MaltParser, our implementation of transition-based parsing, for a wide range of languages. MaltParser has been applied to over twenty languages and was one of the top-performing systems in the CoNLL shared tasks of 2006 and 2007. The fourth paper is our first investigation of dependency-based phrase structure parsing with competitive results for parsing German. The fifth paper presents an improved encoding method for transforming phrase structure representations into dependency graphs and back. With this method it is possible to parse continuous and discontinuous phrase structure extended with grammatical functions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:vxu-2367 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Hall, Johan |
| Publisher | Växjö universitet, Matematiska och systemtekniska institutionen, Växjö : Växjö University Press |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Doctoral thesis, comprehensive summary, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | Acta Wexionensia, 1404-4307 ; 152 |
Page generated in 0.0024 seconds