Effective Parsing Using Competing CFG Rules

JAKUBÍČEK, Miloš. Effective Parsing Using Competing CFG Rules. In Habernal, Matoušek. Proceedings of Text, Speech and Dialogue 2011. Berlin, Heidelberg: Springer Verlag, 2011, s. 115-122. ISBN 978-3-642-23537-5.

Základní údaje

Originální název

Effective Parsing Using Competing CFG Rules

Autoři

JAKUBÍČEK, Miloš (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

Berlin, Heidelberg, Proceedings of Text, Speech and Dialogue 2011, od s. 115-122, 8 s. 2011

Nakladatel

Springer Verlag

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

URL

Kód RIV

RIV/00216224:14330/11:00049948

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-642-23537-5

UT WoS

000312640500015

Klíčová slova anglicky

parsing; syntactic analysis; CFG; competing rule

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

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.

Česky

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.

---

Návaznosti

GAP401/10/0792, projekt VaV	Název: Temporální aspekty znalostí a informací Investor: Grantová agentura ČR, Temporální aspekty znalostí a informací
VF20102014003, projekt VaV	Název: Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu (Akronym: APJI) Investor: Ministerstvo vnitra ČR, Analýza přirozeného jazyka v prostředí internetu
248307, interní kód MU	Název: Pattern Recognition-based Statistically Enhanced MT (Akronym: PRESEMT) Investor: Evropská unie, Pattern Recognition-based Statistically Enhanced MT, Spolupráce