Montague Grammar Induction
Montague Grammar Induction
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DOI：
10.3765/salt.v30i0.4816
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发表时间：
2020-07
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Gene Louis Kim;Aaron Steven White
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Gene Louis Kim;Aaron Steven White
我们提出了一个计算模型，从行为数据中诱导成熟的组合范畴语法。该模型与以前的计算模型的选择在表示语法和语义类型的结构化（而不是原子）的对象，使直接解释的建模结果相对于标准的正式框架。我们调查语法我们的模型时，适合词汇规模的可接受性判断数据集-超级可接受性-特别关注的类型，我们的模型分配给小句补充和选择它们的谓词。
We propose a computational model for inducing full-fledged combinatory categorial grammars from behavioral data. This model contrasts with prior computational models of selection in representing syntactic and semantic types as structured (rather than atomic) objects, enabling direct interpretation of the modeling results relative to standard formal frameworks. We investigate the grammar our model induces when fit to a lexicon-scale acceptability judgment dataset – Mega Acceptability – focusing in particular on the types our model assigns to clausal complements and the predicates that select them.