Surface realisation : ambiguity and determinism
Réalisation de surface : ambiguïté et déterminisme
Résumé
Surface realisation is a subtask of natural language generation. It may be viewed as the inverse of parsing, that is, given a grammar and a representation of meaning, the surface realiser produces a natural language string that is associated by the grammar to the input meaning. This thesis presents three extensions to GenI, a realisation algorithm for Feature-Based Tree Adjoining Grammar (FB-LTAG). The first extension improves the efficiency of the realiser with respect to lexical ambiguity. It is an adaptation from parsing of the "electrostatic tagging" optimisation, in which lexical items are associated with a set of polarities, and combinations of those items with non-neutral polarities are filtered out. The second extension deals with the number of outputs returned by the realiser. Normally, the GenI algorithm returns all of the sentences associated with the input logical form. Whilst these inputs can be seen as having the same core meaning, they often convey subtle distinctions in emphasis or style. It is important for generation systems to be able to control these extra factors. Here, we show how the input specification can be augmented with annotations that provide for the fine-grained control that is required. The extension builds off the fact that the FB-LTAG grammar used by the generator was constructed from a "metagrammar", explicitly putting to use the linguistic generalisations that are encoded within. The final extension provides a means for the realiser to act as a metagrammar-debugging environment. Mistakes in the metagrammar can have widespread consequences for the grammar. Since the realiser can output all strings associated with a semantic input, it can be used to find out what these mistakes are, and crucially, their precise location in the metagrammar.
La réalisation de surface est une partie du processus global de génération de langue naturelle. Étant donné une grammaire et une représentation du sens, le réalisateur de surface produit une chaîne en langue naturelle que la grammaire associe au sens donné en entrée. Cette thèse présente trois extension de GenI, un réalisateur de surface pour une grammaire de type FB-LTAG. La première extension augmente l'efficacité du réalisateur pour le traitement de l'ambiguïté lexicale. C'est une adaptation de l'optimisation par «étiquetage électrostatique » qui existe déjà pour l'analyse. La deuxième extension concerne le nombre de sorties retournées par le réalisateur. En temps normal, l'algorithme GenI retourne toutes les phrases associées à une même forme logique. Alors qu'on peut considérer que ces entrées ont le même sens, elles présentent souvent de subtiles nuances. Ici, nous montrons comment la spécification de l'entrée peut être augmentée d'annotations qui permettent un contrôle de ces facteurs supplémentaires. L'extension est permise par le fait que la grammaire FB-LTAG utilisée par le générateur a été construite à partir d'une « métagrammaire », mettant explicitement en oeuvre les généralisations qu'elle code. La dernière extension donne la possibilité au réalisateur de servir d'environnement de débuggage de la métagrammaire. Les erreurs dans la métagrammaire peuvent avoir des conséquences importantes pour la grammaire. Comme le réalisateur donne en sortie toutes les chaînes associées à une sémantique d'entrée, il peut être utilisé pour trouver ces erreurs et les localiser dans la métagrammaire.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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