[논문 리뷰] A Computational Model of Syntactic Processing: Ambiguity Resolution from Interpretation

Michael Niv|ArXiv.org|1994. 06. 20.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 96인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 의미 해석이 문법적 선호도가 아닌 문법 처리에서 애매함 해소를 이끄는 계산 모델을 제안한다. 이 모델은 현재까지의 점까지 모든 가능한 분석을 생성하는 단순하고 맹목적인 문법 분석기와, 더 낮은 타당성을 갖는 분석을 걸러내는 의미 기반의 해석 모듈을 가진다. 이는 가든패스 문장에서의 처리 곤란을 성공적으로 예측하며, 문법적 선호도 이론에 도전한다.

ABSTRACT

Syntactic ambiguity abounds in natural language, yet humans have no difficulty coping with it. In fact, the process of ambiguity resolution is almost always unconscious. But it is not infallible, however, as example 1 demonstrates. 1. The horse raced past the barn fell. This sentence is perfectly grammatical, as is evident when it appears in the following context: 2. Two horses were being shown off to a prospective buyer. One was raced past a meadow. and the other was raced past a barn. ... Grammatical yet unprocessable sentences such as 1 are called `garden-path sentences.' Their existence provides an opportunity to investigate the human sentence processing mechanism by studying how and when it fails. The aim of this thesis is to construct a computational model of language understanding which can predict processing difficulty. The data to be modeled are known examples of garden path and non-garden path sentences, and other results from psycholinguistics. It is widely believed that there are two distinct loci of computation in sentence processing: syntactic parsing and semantic interpretation. One longstanding controversy is which of these two modules bears responsibility for the immediate resolution of ambiguity. My claim is that it is the latter, and that the syntactic processing module is a very simple device which blindly and faithfully constructs all possible analyses for the sentence up to the current point of processing. The interpretive module serves as a filter, occasionally discarding certain of these analyses which it deems less appropriate for the ongoing discourse than their competitors. This document is divided into three parts. The first is introductory, and reviews a selection of proposals from the sentence processing literature. The second part explores a body of data which has been adduced in support of a theory of structural preferences --- one that is inconsistent with the present claim. I show how the current proposal can be specified to account for the available data, and moreover to predict where structural preference theories will go wrong. The third part is a theoretical investigation of how well the proposed architecture can be realized using current conceptions of linguistic competence. In it, I present a parsing algorithm and a meaning-based ambiguity resolution method.

연구 동기 및 목표

• 인간의 문장 처리 곤란도를 예측할 수 있는 문장 처리의 계산 모델을 개발하기 위해.
• 문법 분석이 문법적 선호도에 의존한다는 기존의 견해를 도전하기 위해, 애매함 해소가 의미 해석에 의해 이끌린다는 것을 제안하기 위해.
• 선호도 히وري스틱이 없는 문법 분석기가 의미 기반의 걸러내기로 효과적으로 이끌릴 수 있음을 보여주기 위해.
• 현재 언어학적 및 계산 원리에 기반한 이론적으로 타당한 언어 이해 아키텍처를 제공하기 위해.
• 의미 기반의 해소 메커니즘을 통해 가든패스 문장에 대한 심리언어학적 데이터를 설명하기 위해.

제안 방법

• 선호도 히وري스틱을 적용하지 않고 현재 처리 지점까지의 모든 가능한 문법 분석을 생성하는 문법 분석기를 구현하기 위해.
• 의미 타당성과 대화 맥락에 기반해 문법 분석을 평가하고 걸러내는 별도의 해석 모듈을 도입하기 위해.
• 더 적절하지 않은 문법적 구조를 기각하고, 지속적인 대화 맥락과 더 잘 맞는 것을 선택하는 의미 기반의 애매함 해소 방법을 사용하기 위해.
• 하나씩 점진적으로 처리되는 하향식, 점진적인 방식으로 작동하는 파싱 알고리즘을 설계하여, 충분한 맥락이 확보될 때까지 해석을 연기하기 위해.
• 언어 능력 모델을 처리 메커니즘과 통합하여 현재 언어학 이론과의 이론적 일관성을 확보하기 위해.
• 특히 가든패스 문장에 대해 알려진 심리언어학적 데이터를 바탕으로 모델을 검증하여 처리 곤란도 예측을 시험하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 문장 처리에서의 애매함 해소는 문법적 구조적 선호도에 의존하지 않고 설명될 수 있는가?
• RQ2 모든 가능한 분석을 생성하는 문법 분석기가 의미 해석에 의해 효과적으로 이끌릴 수 있는가?
• RQ3 즉각적인 애매함 해소가 해석에 의해 이끌린다는 주장에 대한 증거는 무엇인가?
• RQ4 제안된 모델은 어떤 방식으로 기존의 구조적 선호도 이론보다 가든패스 문장의 처리 곤란도를 더 정확하게 예측하는가?
• RQ5 실시간 문장 처리 중에 점진적으로 작동할 수 있도록 의미 기반의 걸러내기 메커니즘을 어떻게 형식화할 수 있는가?

주요 결과

• 모델은 문법적 선호도 히وري스틱이 아닌 의미 타당성에 기반해 가든패스 문장에서의 처리 곤란도를 성공적으로 예측한다.
• 구조적 선호도 이론은 특정 심리언어학적 데이터를 설명하지 못하지만, 제안된 모델은 의미 기반의 걸러내기로 이를 설명한다.
• 문법 분석기가 현재까지의 모든 가능한 분석을 맹목적으로 생성함으로써, 선호도 메커니즘을 가정하지 않고도 인간의 처리를 정확히 모델링할 수 있다.
• 해석 모듈은 타당성이 떨어지는 문법적 구조를 효과적으로 걸러내며, 의미 기반의 해소가 애매함 해소를 이끌 수 있음을 보여준다.
• 모델은 'The horse raced past the barn fell'과 같은 알려진 가든패스 현상에 대해, 충분한 대화 맥락이 확보된 후에야 애매함을 해소함으로써 이를 설명할 수 있다.
• 현재 언어 능력 개념을 기반으로 한 아키텍처는 이론적으로 실현 가능하며, 인간의 문장 처리를 위한 계산 모델로서의 타당성을 뒷받침한다.