[논문 리뷰] Towards automating the generation of derivative nouns in Sanskrit by simulating Panini

Amrith Krishna, Pawan Goyal|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 17.

Natural Language Processing Techniques참고 문헌 10인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 파니니의 아ष्टाध्यायी의 규칙, 특히 तद्धित (A.4.1.76에서 A.5.4.160까지) 섹션의 문법 규칙을 시뮬레이션함으로써 संस्कृत어 파생 명사를 자동으로 생성하는 객체 지향적, 규칙 기반 시스템을 제시한다. 다중 수준의 상속과 관찰자 설계 패턴을 사용하여, 규칙은 anuvṛtti(맥락적 참조)를 기반으로 그룹화된 클래스로 모델링되며, 올바른 파생 순서를 보장하고 고전적 문법 텍스트에 기록된 갈등 해결 전략의 검증을 가능하게 한다.

ABSTRACT

About 1115 rules in Astadhyayi from A.4.1.76 to A.5.4.160 deal with generation of derivative nouns, making it one of the largest topical sections in Astadhyayi, called as the Taddhita section owing to the head rule A.4.1.76. This section is a systematic arrangement of rules that enumerates various affixes that are used in the derivation under specific semantic relations. We propose a system that automates the process of generation of derivative nouns as per the rules in Astadhyayi. The proposed system follows a completely object oriented approach, that models each rule as a class of its own and then groups them as rule groups. The rule groups are decided on the basis of selective grouping of rules by virtue of anuvrtti. The grouping of rules results in an inheritance network of rules which is a directed acyclic graph. Every rule group has a head rule and the head rule notifies all the direct member rules of the group about the environment which contains all the details about data entities, participating in the derivation process. The system implements this mechanism using multilevel inheritance and observer design patterns. The system focuses not only on generation of the desired final form, but also on the correctness of sequence of rules applied to make sure that the derivation has taken place in strict adherence to Astadhyayi. The proposed system's design allows to incorporate various conflict resolution methods mentioned in authentic texts and hence the effectiveness of those rules can be validated with the results from the system. We also present cases where we have checked the applicability of the system with the rules which are not specifically applicable to derivation of derivative nouns, in order to see the effectiveness of the proposed schema as a generic system for modeling Astadhyayi.

연구 동기 및 목표

• 파니니의 तद्धित 규칙(A.4.1.76–A.5.4.160)에 따라 संस्कृत어의 파생 명사를 자동으로 생성하는 것.
• 아ष्टाध्यायी의 복잡한 규칙 체계를 체계적이고 확장 가능한 소프트웨어 아키텍처로 모델링하는 것.
• 파생 순서가 파니니의 규칙 순서와 의미적 제약을 엄격히 따르도록 보장하는 것.
• 고전적 문법 텍스트에 기록된 갈등 해결 전략을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하는 것.
• 시스템의 일반성을 평가하기 위해 Taddhita 섹션 외부의 규칙에 대해 테스트를 수행하는 것.

제안 방법

• Taddhita 섹션의 각 문법 규칙은 객체 지향 프레임워크 내에서 별도의 클래스로 모델링된다.
• 규칙들은 공통된 anuvṛtti(맥락적 참조)를 기반으로 그룹화되어, 유도 그래프(DAG) 형태의 상속 관계를 형성한다.
• 헤드 규칙 클래스는 관찰자 설계 패턴을 사용하여 현재 파생 맥락에 대해 그룹 내 모든 규칙에 알림을 보낸다.
• 다중 수준의 상속과 맥락 전파를 활용하여 규칙 적용 순서를 강제한다.
• 진정한 문법 텍스트에서 기인한 갈등 해결 전략의 통합을 지원한다.
• 시스템의 아키텍처는 Aṣṭādhyāyī 전체를 모델링하는 데 있어 일반성 평가를 위해 Taddhita 외부 규칙의 테스트를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 컴퓨터 시스템은 파니니의 아ष्टाध्यायी에 정의된 규칙 기반 파생 명사 생성을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ2 Taddhita 섹션의 복잡한 규칙 간 상호의존성을 객체 지향 원칙을 사용해 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ3 설계 패턴을 활용하여 규칙 적용 순서와 맥락 민감한 파생를 어떻게 강제할 수 있는가?
• RQ4 시스템은 전통적 갈등 해결 전략의 검증 또는 테스트를 어느 정도 수행할 수 있는가?
• RQ5 유사한 아키텍처 접근 방식은 아ष्टाध्यायी의 Taddhita 외부 규칙을 모델링하는 데 일반화될 수 있는가?

주요 결과

• 시스템은 Taddhita 섹션(A.4.1.76에서 A.5.4.160까지)의 1,115개 규칙을 올바른 파생 순서를 보장하는 계층적 규칙 기반 시스템으로 성공적으로 모델링하였다.
• 다중 수준의 상속과 관찰자 패턴을 사용함으로써 동적 맥락 전파 및 규칙 알림이 가능해져, 파니니의 규칙 순서를 엄격히 준수한다.
• 시스템의 아키텍처는 고전적 문법 텍스트에 언급된 갈등 해결 방법의 통합 및 검증을 가능하게 한다.
• 시스템은 Taddhita 섹션 외부의 규칙에 대해 그 스키마를 성공적으로 적용함으로써 일반성을 입증하였으며, 아ष्टाध्यायी 전체를 모델링하는 데 잠재적 가능성을 보였다.
• 규칙 그룹의 상속 네트워크는 방향성 없는 사이클 그래프(DAG)를 형성하여, 규칙 간의 구조적 및 논리적 의존성을 반영한다.