Slot Grammar Eine Einführung

Transkript

1 Slot Grammar Eine Einführung München, 4. Dez Gerhard Rolletschek 1

2 ! Entstehungskontext Übersicht! Elemente der Slot Grammar (Was ist ein Slot?)! Complement Slots vs. Adjunct Slots! Exkurs: Abgrenzungsprobleme! Regelinventar: Slot filler rules und Slot ordering rules! Beschreibungsinventar für Wörter: Einbezug des Lexikons! Parsing! Beispiel: Syntaxbaum! Eignung für Maschinelle Übersetzung 2

3 Entstehungskontext! Slot Grammar wurde in den 80er Jahren bei IBM Research von Michael McCord entwickelt! Erste Version: McCord 1980: Slot Grammar, Computational Linguistics, 6: 33-43! Grundlage hier ist die Weiterentwicklung nach McCord 1989, A New Version of Slot Grammar, IBM Research Report RC 14506! Anwendung: LMT - Logic-based Machine Translation (ab 1985)! wird jetzt von Linguatec weitergeführt! IBM entwickelt das auf Slot Grammar basierende LA&T (Language Analysis & Translation) System! Anwendung: EEA - EasyEnglishAnalyzer! untersucht Texte auf Ambiguitäten im Syntax-Baum, um der MÜ geeignete Texte bereitzustellen 3

4 Elemente der Slot Grammar! Jedes Wort hat eine bestimmte Anzahl von Slots (freie Stellen, Leerstellen), die entweder obligatorisch oder optional zu füllen sind! Das Konzept von Slots ist damit verwandt mit Argumentstruktur, Valenz, Ergänzungen etc.! Die Slots eines Wortes bilden den Slotrahmen (slotframe)! Regeln legen fest, durch welche Filler die Slots aufgefüllt werden können! Slot Grammar setzt Phrasen an, deren Phrasenköpfen die möglichen Modifikationen der Phrase über Slots festlegen 4

5 Complement vs. Adjunct Slots! Complement Slots können optional oder obligatorisch sein und werden im Lexikoneintrag des Worts festgelegt! erst wenn alle obligatorischen Slots gefüllt sind, darf eine Phrase eine andere modifizieren! Beispiel für optional obligatorisch: eat (obj) put (obj)! Adjunct Slots sind immer optional und können mehrfach realisiert werden; sie werden in der Grammatik für jeder Wortart festgelegt! Beispiel: adjuncts ( verb, vadv. vprep(1). vprep(2)/c ).! /c meint = Abtrennung mit Komma möglich 5

6 Exkurs: Abgrenzungsprobleme (1) Pat put it on the table. (2) Pat danced (on the table).! daraus lässt sich nicht ablesen, dass eine on-pp ein Komplement zu put ist, wie folgendes Beispiel jedoch nahe legt: (3) Pat knew it needed to be on the table so she put it *(there) (4) The students of linguistics asked better questions than the students/ *ones of history.! ones hat einen anderen Slotrahmen: das Komplement of linguistics passt hier wohl nur zu students! Sind also alle of-pps immer Komplemente ihrer NPs? Mitnichten: (5) The pictures of Pat were better than the ones of Jo. 6

7 Regelinventar: Slot filler rules! Zu jedem Slot gibt es eine oder mehrere Slot filler rules, die festlegen, wie er aufzufüllen ist (z.b. welche feature structures ein filler haben muss)! Beispiel für eine Regel für den Slot subj, mit der Subjekt- Verb-Übereinstimmung erreicht wird: subj " f ( noun ( *, nom, Pers, Num)) & hf ( verb ( Pers, Num, *, *)).! hf bezieht sich auf die feature structure der übergeordneten (head) Phrase. Die Variablen Pers und Num werden unifiziert! Diese Regeln lassen sich kompilieren und in Prolog- Anweisungen konvertieren 7

8 Regelinventar: Slot ordering rules! Wenn beim Parsing eine Slot Filler Rule angewendet werden soll, wird überprüft, ob die Position des neuen Fillers durch die Slot ordering rules erlaubt wird! Beispiel für eine Regel für den Slot subj, mit der Verbzweitstellung im Aussagesatz erreicht wird: lslot (subj) # hf ( verb ( fin (*, *, *, *))).! der Slot subj darf ein linker Slot des übergeordneten finiten Verbs sein! Beispiel für Regeln, mit denen die Reihenfolge indirektes und direktes Objekt festgelegt wird: lobj << obj # lf ( noun(*,*,*)). obj << lobj # rf ( prep(*,*,*)).! lf bezieht sich auf die feature structure des linken Slots, rf auf die des rechten. Vgl. zur Reihenfolge: Peter gives Mary a book vs. Peter gives a book to Mary 8

9 Beschreibungsinventar für Wörter: Einbezug des Lexikons! Die Wortanalyse (von links nach rechts, Wort für Wort) liefert drei Ergebnisse:! Grundform! bei Derivationen über Affixabtrennung, z.b. re.b(use).able! feature structure! z.b. verb( fin ( Pers, Num, Tense)! Slotrahmen (aus dem Lexikon entnehmbar)! z.b. für give: give < v (obj, iobj) <...! daraus ergibt sich der Slotrahmen subj.obj.iobj.nil.! bei Derivationen wird der Slotrahmen auch abgeleitet 9

10 Parsing! Parsing verläuft von links nach rechts, bottom-up! Rekursiv werden zunächst alle durch die Regeln möglichen Phrasen aufgebaut: Es wird versucht, jedes neue Wort mit seinem Linkskontext zu einer Phrase zu kombinieren! Die Phrasen erhalten Marker, mit denen im Analyseergebnis durch Unifikation Abhängigkeiten ausgedrückt werden können! Für die Behandlung von Koordinationen und Einschüben werden Metaregeln benutzt 10

11 Beispiel: Syntaxbaum! top verb ( fin ( pers3, pl, past, X2 ) )! subj noun ( pron ( defprn ), pl )! they ( X3 )! decide ( X1, X3, X4 )! pobj (on) prep (on, X6, e(x4) )! on ( X5, X4 )! objprep (X7) noun (cn, sg, X6)! ndet det (sg,indef)! a (X4)! car (X4)! Die Argumente von decide sind they (X3) und a car (X4) : on trägt zum Prädikat nichts bei 11

12 Parsing: Evaluation! Das Resultat des Parsings können mehrere, alternative Syntax-Analysen sein! Eine Evaluation der Syntax-Analysen verwirft die unwahrscheinlichen (pruning) und ordnet den übrig gebliebenen einen Rang zu! Bevorzugt werden dabei Analysen mit! close attachment! Modifikation durch Komplemente (gegenüber Modifikation durch Adjunkte)! vgl. John sent a file to Bill.! parallel aufgebaute Koordinationen 12

13 Eignung für die Maschinelle Übersetzung! Slot Grammar ermöglicht eine einfache, modulare Syntaxanalyse, die mit wenigen Regeln auskommt! Der Regelapparat wird größtenteils durch Informationen aus dem Lexikon gesteuert! Trennung von Slot Filler Rules und Slot Ordering Rules verringert den Aufwand beim Hinzufügen neuer Sprachen (da strukturelle Transformationen - wie z.b. deutsche Verbendstellung im Nebensatz - sich nur auf die Slot Ordering Rules auswirken) 13