JAKUBÍČEK, Miloš. Effective Parsing Using Competing CFG Rules. In Habernal, Matoušek. Proceedings of Text, Speech and Dialogue 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag, 2011, p. 115-122. ISBN 978-3-642-23537-5.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Effective Parsing Using Competing CFG Rules
Authors JAKUBÍČEK, Miloš (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution).
Edition Berlin, Heidelberg, Proceedings of Text, Speech and Dialogue 2011, p. 115-122, 8 pp. 2011.
Publisher Springer Verlag
Other information
Original language English
Type of outcome Proceedings paper
Field of Study 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Country of publisher Czech Republic
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
RIV identification code RIV/00216224:14330/11:00049948
Organization unit Faculty of Informatics
ISBN 978-3-642-23537-5
UT WoS 000312640500015
Keywords in English parsing; syntactic analysis; CFG; competing rule
Tags International impact, Reviewed
Changed by Changed by: RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D., učo 172962. Changed: 27/6/2012 12:01.
Abstract
In this paper a new pruning method for a rule-based parser is described that relies on separating the underlying grammar rules into several mutually competing levels. This method has been developed and exploited for Czech in the syntactic parser Synt to reduce the number of possible output derivation trees. The algorithm behind operates on a so called packed forest of trees, a compressing data structure used for internal representation of parallel analyses, and thus performs very effectively. An evaluation of its contribution has been performed on the Brno Phrasal Treebank showing that the algorithm significantly prunes the resulting tree space while preserving perspective parses.
Abstract (in Czech)
Článek představuje novou prořezávací metodu pro pravidlový syntaktický analyzátor, která je založena na rozdělení gramatických pravidel do několika vzájemně se vylučujících úrovní. Tato metoda byla vyvinuta a využita pro český syntaktický analyzátor Synt za účelem snížení počtu výstupních syntaktických stromů. Související algoritmy jsou velmi efektivní díky tomu, že využívají kompresivní datové struktury, která zahrnuje všechny paralelní analýzy. Vyhodnocení přínosu vyvinuté metody bylo provedeno na stromovém korpusu Brno Phrasal Treebank a prokazuje výrazné snížení počtu výstupních stromů, aniž by tím zároveň byla dotčena přesnost analýzy.
Links
GAP401/10/0792, research and development projectName: Temporální aspekty znalostí a informací
Investor: Czech Science Foundation
VF20102014003, research and development projectName: Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu (Acronym: APJI)
Investor: Ministry of the Interior of the CR
248307, interní kód MUName: Pattern Recognition-based Statistically Enhanced MT (Acronym: PRESEMT)
Investor: European Union, Pattern Recognition-based Statistically Enhanced MT, Cooperation
PrintDisplayed: 5/10/2024 14:51