Distributional learning of abstract categorial grammars

Ryo Yoshinaka, Makoto Kanazawa

研究成果: Conference contribution

13 被引用数 (Scopus)

抄録

Recent studies on grammatical inference have demonstrated the benefits of the learning strategy called "distributional learning" for context-free and multiple context-free languages. This paper gives a comprehensive view of distributional learning of "context-free" formalisms (roughly in the sense of Courcelle 1987) in terms of abstract categorial grammars, in which existing "context-free" formalisms can be encoded.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルLogical Aspects of Computational Linguistics - 6th International Conference, LACL 2011, Proceedings
ページ251-266
ページ数16
DOI
出版ステータスPublished - 2011
外部発表はい
イベント6th International Conference on Logical Aspects of Computational Linguistics, LACL 2011 - Montpellier, France
継続期間: 2011 6 292011 7 1

出版物シリーズ

名前Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
6736 LNAI
ISSN(印刷版)0302-9743
ISSN(電子版)1611-3349

Other

Other6th International Conference on Logical Aspects of Computational Linguistics, LACL 2011
国/地域France
CityMontpellier
Period11/6/2911/7/1

ASJC Scopus subject areas

  • 理論的コンピュータサイエンス
  • コンピュータ サイエンス(全般)

フィンガープリント

「Distributional learning of abstract categorial grammars」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル