[논문 리뷰] Parsing Combinatory Categorial Grammar with Answer Set Programming: Preliminary Report

Yuliya Lierler, Peter Schüller|arXiv (Cornell University)|2011. 08. 29.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 22인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 답변 집합 프로그래밍(ASP)을 사용하여 조합적 문맥 자유 문법(CCG) 구문 분석을 위한 새로운 접근법을 제안하며, 구문 분석을 계획 문제로 모델링하여 의미적으로 다른 모든 구문 트리를 생성한다. 이 방법은 커스터마이징된 구문 분석 알고리즘을 구현할 필요 없이 ASP의 선언적 모델링을 활용하여, C&C 슈퍼태거와의 통합을 통해 광역 커버리지 분석을 달성하고, 전체 구문 분석에 실패하더라도 강건하고 최선의 노력 기반의 분석을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Combinatory categorial grammar (CCG) is a grammar formalism used for natural language parsing. CCG assigns structured lexical categories to words and uses a small set of combinatory rules to combine these categories to parse a sentence. In this work we propose and implement a new approach to CCG parsing that relies on a prominent knowledge representation formalism, answer set programming (ASP) - a declarative programming paradigm. We formulate the task of CCG parsing as a planning problem and use an ASP computational tool to compute solutions that correspond to valid parses. Compared to other approaches, there is no need to implement a specific parsing algorithm using such a declarative method. Our approach aims at producing all semantically distinct parse trees for a given sentence. From this goal, normalization and efficiency issues arise, and we deal with them by combining and extending existing strategies. We have implemented a CCG parsing tool kit - AspCcgTk - that uses ASP as its main computational means. The C&C supertagger can be used as a preprocessor within AspCcgTk, which allows us to achieve wide-coverage natural language parsing.

연구 동기 및 목표

• 저수준의 구문 분석 알고리즘을 구현하지 않고도 선언적이고 확장 가능한 CCG 구문 분석 프레임워크를 개발하는 것.
• C&C 슈퍼태거를 통합하여 카테고리 할당을 통해 광역 커버리지 자연어 분석을 가능하게 하는 것.
• 주어진 문장에 대해 의미적으로 다른 모든 구문 트리를 생성하여 자연어에 내재된 모호성 문제를 해결하는 것.
• 전체 구문 분석이 불가능한 경우 최선의 노력 유도를 통해 강건한 구문 분석을 지원하는 것.
• 다양한 CCG 규칙 세트와 정규화 전략을 실험하기 위한 일반적인 테스트 베드를 제공하는 것.

제안 방법

• 답변 집합 프로그래밍(ASP) 철학에 기반하여 CCG 구문 분석을 계획 문제로 모델링하는 것.
• ASP 솔버(gringo + clasp)를 사용하여 유효한 CCG 구문 트리에 해당하는 답변 집합을 계산하는 것.
• C&C 슈퍼태거를 사용자 입력 전단으로 활용하여 관련 확률과 함께 유력한 CCG 카테고리를 할당하는 것.
• 전체 유도 과정이 실패할 경우 부분 구문 트리를 생성하는 최선의 노력 구문 분석 전략을 구현하는 것.
• IDPDraw를 위한 시각화 지침을 생성하기 위해 별도의 ASP 인코딩(ccg2idpdraw.asp)을 구현하는 것으로써 구문 트리의 그래픽 렌더링을 가능하게 하는 것.
• 의미적으로 동일한 결과를 낳는 불필요한 구문 트리를 제거하기 위해 문법 정규화 기법을 적용하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 ASP를 사용하여 CCG 구문 분석을 계획 문제로 효과적으로 모델링할 수 있는가? 이는 커스터마이징된 구문 분석 논리 구현 없이 선언적 사양을 가능하게 하는가?
• RQ2 ASP는 어떻게 모호한 자연어 문장에 대해 의미적으로 다른 모든 구문 트리를 생성하는 데 사용될 수 있는가?
• RQ3 C&C 슈퍼태거는 ASP 기반의 CCG 파서에 얼마나 잘 통합될 수 있으며, 광역 커버리지 분석을 달성하는 데 기여하는가?
• RQ4 이 프레임워크는 불완전하거나 모호한 입력을 어떻게 처리하는가? 최선의 노력 기반 구문 분석의 동작 방식은 어떠한가?
• RQ5 이 프레임워크는 모듈화되고 선언적인 방식으로 다양한 CCG 규칙 세트와 정규화 전략을 지원하기 위해 어떻게 확장될 수 있는가?

주요 결과

• AspCcgTk 툴킷은 ASP를 사용하여 주어진 문장에 대해 의미적으로 다른 모든 구문 트리를 성공적으로 생성하며, 선언적 CCG 구문 분석의 가능성을 입증한다.
• C&C 슈퍼태거와의 통합을 통해 원래 C&C 시스템과 유사한 광역 커버리지 분석을 가능하게 하여 실제 문장에 대한 커버리지 지원을 제공한다.
• 최선의 노력 기반 구문 분석을 통해 전체 유도 과정이 불가능한 경우에도 부분 구문 트리를 생성할 수 있어 강건성을 향상시킨다.
• 구문 분석과 시각화 로직을 별도의 ASP 인코딩(ccg.asp 및 ccg2idpdraw.asp)으로 분리함으로써 성능 향상과 유지보수성 향상을 달성한다.
• 초기 실험 결과에 따르면, 이 접근법은 실용적 사용에 충분히 확장 가능하고 효율적이며, 구성 기반 재구성 또는 증분 ASP를 통한 향후 최적화 가능성이 있다.
• 선언적이고 모듈화된 설계 덕분에, 이 프레임워크는 다양한 CCG 규칙 세트와 정규화 전략 간의 체계적 비교를 가능하게 한다.