확률문법
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확률적 문법(통계적 문법)은 문법성에 대한 확률론적 개념을 가진 문법 체계다.
문법은 언어 모델로 구현된다. 허용된 문장은 문장이 얼마나 일반적인지 빈도와 함께 데이터베이스에 저장된다.[1] 통계적 자연어 처리는 확률적, 확률론적, 통계적 방법을 사용하며, 특히 현실적 문법으로 처리하면 긴 문장이 매우 모호하여 수 천 또는 수백만 개의 가능한 분석이 가능하기 때문에 발생하는 어려움을 해결하기 위해 특히 사용된다. 해체를 위한 방법은 종종 commona와 Markov 모델의 사용을 포함한다. "확률론적 모델은 비확률론적 모델과 일부 수치적 수량으로 구성된다. 확률론적 모델이 비확률론적 모델보다 본질적으로 단순하거나 덜 구조적이라는 것은 사실이 아니다."[2]
예
rhym detection에 대한 확률론적 방법은 hirjee & Brown이[3] 2013년 연구에서 랩 가사에서 내부 및 불완전한 rhym 쌍을 찾기 위해 시행한 것이다. 이 개념은 BLOSUM(Blocks SUbmit Matrix)을 이용한 시퀀스 정렬 기법에서 변형된 것이다. 그들은 비확률론적 모델에 의해 감지할 수 없는 운율을 감지할 수 있었다.
참고 항목
 | 이 글은 검증을 위해 인용구가 추가로 필요하다.– · · 책· · (2011년 3월)(이 템플릿 |
참조
- ^ Steve Young; Gerrit Bloothooft (14 March 2013). Corpus-Based Methods in Language and Speech Processing. Springer Science & Business Media. pp. 140–. ISBN 978-94-017-1183-8.
- ^ 존 골드스미스, 2002년 "확률론적 문법 모델: 정보 최소화로서의 음운학." 음운학 연구 #5: 21–46.
- ^ Hirjee, Hussein; Brown, Daniel (2013). "Using Automated Rhyme Detection to Characterize Rhyming Style in Rap Music" (PDF). Empirical Musicology Review.
추가 읽기
- 크리스토퍼 D. 마닝, 힌리히 슈트체 통계 자연 언어 처리의 기초, MIT 프레스 (1999), ISBN 978-0-262-13360-9.
- Stefan Wermter, Ellen Riloff, Gabriele Scheler(eds). 연결주의자, 통계적, 심볼적 자연 언어 처리 학습 접근, 스프링어(1996) ISBN 978-3-540-60925-4.
- 피라니, 지안카를로, 에드. 음성 이해를 위한 고급 알고리즘 및 아키텍처. 제1권. 스프링거 사이언스 & 비즈니스 미디어, 2013.
