Grammaires d unification
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- Tristan Falardeau
- il y a 10 ans
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1 Cours sur le traitement automatique des langues (IV) Violaine Prince Université de Montpellier 2 LIRMM-CNRS Grammaires d unification Grammaire catégorielle Grammaire syntagmatique généralisée (GPSG) Les grammaires de tête (comme HPSG) Grammaire lexicale fonctionnelle (LFG) Grammaire d unification fonctionnelle (FUG) Grammaire à clauses définies (DCG). Elles peuvent s exprimer dans le formalisme PATR-II du Stanford Research Institute Eléments de base Définition de traits et de valeurs (variable et domaine de définition). Structure de traits associés aux éléments syntaxiques. Différentes variantes : Structure f de LFG Matrice de traits et catégories de GPSG Structure fonctionnelle dans FUG Terme (DCG) Directed acyclic graph ou DAG dans PATR-II But commun : extension du formalisme HC Les structures de traits Une représentation graphique, avec un nom de structure Type de structure : complexe, atomique Un chemin de traits : suite de traits permettant de sélectionner une partie spécifique d une structure Relation entre structures langues
2 Représentation graphique Elle est associée aux structures possédant plus d un trait (structures complexes). Exemple : Représentation graphique Structure récursive intégrant la structure D 3sg dans une autre. Exemple : représentation d un SN pronom sujet. Nombre : Personne : nom : D 3sg Nombre : Personne : nom : D SN 3sg Cette notation est récursive. Les valeurs de traits peuvent être aussi structurées. La structure précédente devenant un trait est nommée comme telle. Concepts de base Les structures complexes comme D 3sg ou D SN3sg sont des fonctions partielles des traits dans l ensemble des valeurs. D(f) dénotera la valeur associée au trait f de la structure D. D 3sg ( nombre) = Une structure de traits peut avoir un domaine vide. Elle est appelée structure vide ou variable. Propriétés : la réentrance Une structure est dite réentrante si deux traits de cette structure ont une valeur en commun. Représentation graphique, conditions de base : F: G: H: a K: b H: a I: c F et G ont deux valeurs égales. langues 2
3 F: G: Représentation de la réentrance H: a F et G on la même valeur. Autre représenttion où la notation entre les valeurs communes est tracée explicitement. F: H : a G : Propriétés : chemin (de traits) Exemple : la structure D SN 3sg On veut sélectionner la valeur du trait «nombre» de la structure ee trait associée au trait «accord» Nombre : Personne : Chemin <Accord Nombre> dans D SN 3sg s écrit : D SN 3sg (<Accord Nombre>) = nom : D SN 3sg Relation entre structures Une structure comme D SN est atomique. Entre structures nommées il existe une relation dite de subsomption. Une structure de traits D subsume une structure D, noté D D si et seulement si: soit D et D sont atomiques et D=D soit D(l) D (l), l dom (D) les chemins p et q: D (p) D (q)=> D(p) D(q) On montrera la subsomption sur l exemple des structures du syntagme nominal SN. Accord: Accord: D SN Personne: D SN D SNsg D SN3sg D SNsg D SN3sg Remarque : Toute structure vide est subsumée par toute structure non vide. D var est subsumée par toutes les autres puisque : D var D SN Subsomption: relation d ordre Partiel sur l ensemble des structures. langues 3
4 L unification Exemple Définition formelle: Soit deux structures de traits D et D 2. L unification de ces structures est définie par une structure D 3 telle que : Nombre : Singulier = D D 3 D 2 D 3 Si D D 4 et D 2 D 4 alors D 3 D 4. Si D 3 existe alors D et D 2 sont unifiables. Notation : D 3 = D D 2 Nombre : Singulier propriétés Transformation en graphe L unification ajoute de l information. Elle est idempotente : Si D D 2 alors D 2 = D D 2 ν Nature et interprétation graphique Graphe acyclique : Arcs étiquetés par des noms de traits Valeurs = points terminaux du graphe. Cat:SN Sujet : Accord: Personne :3ème Cat SN accord nombre sujet personne 3ème langues 4
5 Règles combinatoires L unification se réduit à un traitement de graphe. On peut définir d autres opérations sur les structures de traits : La généralisation La disjonction La négation La structure de traits définit l information associée aux chaînes. Les règles combinatoires permettent de dériver des structures pour représenter un problème donné. Une règle PATR-II est définie par : Une partie formelle : une règle de grammaire hors contexte associant des structures de traits Une suite de conditions portant sur les structures de traits associées. Exemple X 0 -> X X 2 Conditions : <X 0 cat> = P < X cat> = SN < X 2 cat> = SV < X 0 tête> = < X 2 tête> < X 0 tête sujet> = < X tête> Cat : P Tête : Cat :SN Tête : 2 Forme :finie Sujet : Forme graphique 2 Personne: 3ème Cat :SV X 0 X X 2 Tête : langues 5
6 remarques L application d une règle se fait en accord avec les relations de subsomption. Les règles définissent également un processus d analyse qui va utiliser le fonctionnement inverse des règles avec des relations d identité et d unification. Les contraintes d identité peuvent être vues comme des instructions de remplacement de sous-structures par leurs unifications. Cette opération est appelée unification par abus de langage (et relation avec l unification logique). Simplification des règles X 0 -> X X 2 <X 0 cat> = P < X cat> = SN < X 2 cat> = SV < X 0 tête> = < X 2 tête> < X 0 tête sujet> = < X tête> devient: P -> SN SV < P tête> = < SV tête> < P tête sujet> = < SN tête> Des règles de grammaire du LN Aux précédentes règles on peut rajouter : SV -> V <SV tête> = <V tête> La grammaire ainsi définie permet en fonction des traits de structure D accepter Jean dort Et de refuser Jean dorment. Mais L information associée aux éléments du lexique remonte vers la racine de la structure syntaxique. => il faut au maximum spécifier, au niveau des structures, les comportements des éléments. => sous-catégorisation : représenter les comportements distincts des éléments d une même catégorie. langues 6
7 Exemple Le comportement des verbes renverser et persuader est distinct. Jean renverse le pot d Arthur. Jean persuade Arthur de partir. Dans un cas : SV -> V SN <SV tête> = <V tête> Dans l autre SV -> V SN SV2 <SV tête> = <V tête> < SV2 tête forme> = infinitif La souscatégorisation L idée est de dire que : Chaque verbe a un trait qui s appelle «sous-catégorie» qui va définir une contrainte supplémentaire. SV -> V SN «renverser» < SV tête> = < V tête> < V souscat = SN> Renverser prend un syntagme nominal en sous-catégorie La souscatégorisation SV -> V SN SV2 «persuader» < SV tête> = < V tête> <SV2 tête forme> = infinitif < V souscat = SNINF> L objet de «persuader» est un SN suivi d un infinitif. La sous-catégorisation permet de définir les compléments de verbe. langues 7
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