[論文レビュー] Another Facet of LIG Parsing

Pierre Boullier|ArXiv.org|Apr 23, 1996

Natural Language Processing Techniques参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、与えられた線形インデックス文法（LIG）と入力文字列から、非曖昧な文脈自由文法を構築する新しいパーサー・アルゴリズムを提示する。この文法により、導出列の効率的な列挙が可能になる。アルゴリズムの最悪ケースではO(n⁶)の時間計算量を示すが、平均ケースでは著しく優れた性能を示し、個々の解析木は解析木のサイズに比例する線形時間で抽出可能である。

ABSTRACT

In this paper we present a new parsing algorithm for linear indexed grammars (LIGs) in the same spirit as the one described in (Vijay-Shanker and Weir, 1993) for tree adjoining grammars. For a LIG $L$ and an input string $x$ of length $n$, we build a non ambiguous context-free grammar whose sentences are all (and exclusively) valid derivation sequences in $L$ which lead to $x$. We show that this grammar can be built in ${\cal O}(n^6)$ time and that individual parses can be extracted in linear time with the size of the extracted parse tree. Though this ${\cal O}(n^6)$ upper bound does not improve over previous results, the average case behaves much better. Moreover, practical parsing times can be decreased by some statically performed computations.

研究の動機と目的

• 実用的な効率性と導出列の列挙の観点から、従来の手法を改善する線形インデックス文法（LIG）のパーサーのための新しいアルゴリズムの開発。
• LIGパーサーの計算複雑性を解消するために、問題を文法構築と導出列列挙に変換する。
• 導出された文脈自由文法を活用して、個々の解析木を効率的に抽出することを可能にする。
• 静的事前処理の可能性を検討し、実用的なパーサー環境における実行時間を短縮すること。

提案手法

• 与えられたLIGの有効な導出列がちょうど入力文字列を生成するような、非曖昧な文脈自由文法を構築する。
• LIGの規則と入力文字列に基づく変換を用いて、導出された文脈自由文法を生成する。
• 動的計画法を用いて、導出された文法の正しさと完全性を保証する。
• 導出された文法を用いて、構造的かつ曖昧でない方法ですべての有効な導出列を列挙する。
• 導出された文法を用いて、導出列から個々の解析木を線形時間で抽出する。
• 実際のパーサー性能を最適化するため、静的事前計算を実施し、O(n⁶)の最悪ケースを考慮しても実行時間を短縮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 与えられたLIGと特定の入力文字列に対して、その有効な導出列にちょうど一致する文法を非曖昧な文脈自由文法として構築できるか？
• RQ2 このような文法の構築の計算複雑性は何か？また、高価な最悪ケースを考慮しても、実用的な文脈で改善可能か？
• RQ3 導出された文法から個々の解析木を効率的に抽出できるか？その抽出処理の時間計算量は何か？
• RQ4 静的事前処理は、実世界の応用において実際にパーサーの実行時間をどれほど短縮できるか？
• RQ5 このアルゴリズムの平均ケース性能は、従来のLIGパーサー手法と比べてどの程度優れているか？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、入力文字列を生成するLIGの有効な導出列にちょうど一致する文法を構築する。
• 導出文法の構築は最悪ケースでO(n⁶)の時間計算量を示すが、これは従来の上限と一致するが、平均ケース性能が優れている。
• 個々の解析木はその解析木のサイズに比例する線形時間で抽出可能であり、後続処理が効率的に行える。
• 静的事前処理を活用することで、実際のパーサー実行時間を短縮でき、実世界のパフォーマンスが向上する。
• 問題を文法構築と導出列列挙に還元することで、LIGパーサーの新たな視点を提供する。
• アルゴリズムは形式的に妥当で正しく、すべての有効な導出列が生成され、それらに限定される。