Un modèle d’acquisition de la syntaxe à l’aide d’informations sémantiques
Daniela Dudau Sofronie, Isabelle Tellier
Résumé : Nous présentons dans cet article un algorithme d’apprentissage syntaxico-sémantique du langage naturel. Les données de départ sont des phrases correctes d’une langue donnée, enrichies d’informations sémantiques. Le résultat est l’ensemble des grammaires formelles satisfaisant certaines conditions et compatibles avec ces données. La stratégie employée, validée d’un point de vue théorique, est testée sur un corpus de textes français constitué pour l’occasion.
Abstract : This paper presents a syntactico-semantic learning algorithm for natural languages. Input data are syntactically correct sentences of a given natural language, enriched with semantic information. The output is the set of compatible formal grammars satisfying certain conditions. The strategy used, which has been proved theoretically valid, is tested on a corpus of French texts built for this purpose.
Mots clés : Grammaires catégorielles, types sémantiques, apprentissage syntaxico-sémantique
Keywords : Categorial grammars, semantic types, syntactico-semantic learning