[論文レビュー] Principles and Implementation of Deductive Parsing

Stuart M. Shieber, Yves Schabes+1 more|ArXiv.org|Apr 26, 1994

Natural Language Processing Techniques参考文献 24被引用数 9

ひとこと要約

この論文は、1つの推論エンジンによって実行される推論システムとしてエンコードされた解析アルゴリズムを用いて、帰納的論理を用いたパーサーの統合的フレームワークを提案する。このアプローチにより、木接続文法、カテゴリー文法、決定的節文法といった多様な形式的体系に対するパーサーの迅速なプロトタイピングが可能となり、解析を論理的推論として扱う。完全なPrologコードが提供され、実装と検証が可能である。

ABSTRACT

We present a system for generating parsers based directly on the metaphor of parsing as deduction. Parsing algorithms can be represented directly as deduction systems, and a single deduction engine can interpret such deduction systems so as to implement the corresponding parser. The method generalizes easily to parsers for augmented phrase structure formalisms, such as definite-clause grammars and other logic grammar formalisms, and has been used for rapid prototyping of parsing algorithms for a variety of formalisms including variants of tree-adjoining grammars, categorial grammars, and lexicalized context-free grammars.

研究の動機と目的

• 論理的推論に基づく一般的で拡張可能なパーサー実装フレームワークを確立すること。
• 特定の目的に特化したパーサー実装の限界を克服し、1つの推論メカニズムで多様な解析形式的体系を統合すること。
• 語彙化された文脈自由文法や木接続文法といった複雑な形式的体系のパーサーの迅速なプロトタイピングを可能にすること。
• 1つの推論エンジンが複数の解析アルゴリズムを実行できることの妥当性と効率性を示すこと。
• 再現性と拡張性を確保するため、完全で実行可能な仕様をPrologコードで提供すること。

提案手法

• 各解析ステップが論理的推論規則に対応する形式的推論システムとして解析アルゴリズムを表現すること。
• これらの規則システムを解釈して前向きまたは後ろ向きチェーンを用いて解析を実行する汎用的推論エンジンを使用すること。
• 決定的節文法、カテゴリー文法などの文法形式的体系を、論理的公理および推論規則の集合としてエンコードすること。
• 制約と統合機構を追加することで、拡張されたフレーズ構造形式的体系をサポートすること。
• バックトラッキングと統合を組み込んだPrologによる実装により、効率的で宣言的なパーサー構築を可能にすること。
• コアエンジンを変更せずに新しい規則セットを定義することで、新しい形式的体系をモジュラーに拡張可能にすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1つの汎用的推論エンジンを用いて、多様な解析アルゴリズムを実装できるか？
• RQ2 木接続文法のような複雑な形式的体系の解析を、自然に論理的推論としてエンコードできるか？
• RQ3 帰納的アプローチが、新しい解析アルゴリズムの実装とプロトタイピングをどの程度簡素化できるか？
• RQ4 手作業でコーディングされたパーサーと比較して、論理ベースの解析のパフォーマンスと表現力のトレードオフは何か？
• RQ5 同じ推論エンジンが、規則の再構成によって、下向きおよび上向きの解析戦略を処理できるか？

主な発見

• 帰納的解析フレームワークは、決定的節文法、語彙化された文脈自由文法、木接続文法といった複数の形式的体系のパーサーを、1つの推論エンジンを用いて正常に実装した。
• 規則セットとしてアルゴリズムをエンコードすることで、新規の解析アルゴリズムの迅速なプロトタイピングが可能となり、実装時間と複雑さが顕著に削減された。
• 完全なPrologコードが提供されており、アプローチのエンドツーエンドの正しさと拡張性を実証している。
• 拡張されたフレーズ構造形式的体系への一般化が自然に行われ、より洗練された言語的モデリングを可能にする統合と制約をサポートしている。
• コアエンジンを変更せずに新しい文法を規則定義によって追加できるため、モジュラリティと再利用性を達成している。
• 実験的検証により、適切な規則順序と推論制御を用いることで、フレームワークが上向きおよび下向きの解析戦略を両方サポートすることが確認された。