Hiérarchisation d'analyses basée sur des informations dépendancielles dans le cadre des LTAGs
Alexandra Kinyon
Résumé : Depuis [Kimball 73], les préférences d'attachement telles que "l'association droite" et "l'attachement minimal" ont essentiellement été formulées en termes d'arbres de constituants (e.g. forme, nombre de noeuds ...) . Nous présentons 2 principes de préférence d'attachement formulés en termes d'arbres de dérivation (i.e. d'information dépendancielle) dans le cadre du formalisme des Grammaires d'Arbres Adjoints Lexicalisées (LTAG) . Nous montrons pourquoi ce type d'approche permet de remédier aux défauts des approches structurales exprimées en termes d'arbres de constituants et rendent compte d'heuristiques largement acceptées (i.e. argument / modifieur, idiomes).