Konuşma İngilizcesi Derlemi Kullanılarak Birleştirme Tabanlı Dilbilgisi Öğrenimi

İçindekiler

• 1 Giriş
• 2 Sistem Genel Bakışı
  • 2.1 Mimari
  • 2.2 Öğrenme Süreci
• 3 Metodoloji
• 4 Sonuçlar
• 5 Tartışma ve Gelecek Yönelimler
• 6 Teknik Detaylar
• 7 Kod Uygulaması
• 8 Uygulamalar ve Gelecek Çalışmalar
• 9 Referanslar
• 10 Eleştirel Analiz

1 Giriş

Bu makale, Konuşma İngilizcesi Derlemi'ni (SEC) kullanarak birleştirme tabanlı dilbilgileri edinen bir dilbilgisi öğrenme sistemi sunmaktadır. SEC, kamu yayını için yaklaşık 50.000 kelimelik monologlar içermektedir; bu, Lancaster-Oslo-Bergen Derlemi gibi diğer derlemlerden daha küçük olsa da öğrenme sisteminin yeteneklerini göstermek için yeterlidir. Derlem etiketlenmiş ve ayrıştırılmıştır, böylece sözlük oluşturma ve değerlendirme derlemi yaratma ihtiyacından kaçınılmıştır.

Performans dilbilgilerine odaklanan diğer araştırmacıların aksine, bu çalışma, cümlelere dilbilimsel olarak makul ayrıştırmalar atayan yetkinlik dilbilgilerini öğrenmeyi amaçlamaktadır. Bu, Dilbilgisi Geliştirme Ortamı (GDE) kullanılarak uygulanan ve 3.300 satır Common Lisp kodu ile genişletilmiş tek bir çerçeve içinde model tabanlı ve veri güdümlü öğrenmeyi birleştirerek başarılmıştır.

2 Sistem Genel Bakışı

2.1 Mimari

Sistem, bir başlangıç dilbilgisi parçası G ile başlar. Bir girdi dizisi W sunulduğunda, G'yi kullanarak W'yu ayrıştırmaya çalışır. Ayrıştırma başarısız olursa, öğrenme sistemi, ayrıştırma tamamlama ve ayrıştırma reddetme süreçlerinin iç içe geçmiş işlemi yoluyla çağrılır.

Ayrıştırma tamamlama süreci, W için türetim dizilerini mümkün kılacak kurallar üretir. Bu, süper kurallar - en genel ikili ve tekli birleştirme tabanlı dilbilgisi kuralları - kullanılarak yapılır:

• İkili süper kural: [ ] → [ ] [ ]
• Tekli süper kural: [ ] → [ ]

Bu kurallar, tamamlanmamış analizlerdeki bileşenlerin daha büyük bileşenler oluşturmasına izin verir; kategoriler, birleştirme yoluyla özellik-değer çiftleri ile kısmen somutlaştırılır.

2.2 Öğrenme Süreci

Sistem, dilbilimsel olarak makul olmayan kural somutlaştırmalarının reddedilmesini ayrıştırma tamamlama süreci ile iç içe geçirir. Reddetme işlemi, model güdümlü ve veri güdümlü öğrenme süreçleri tarafından gerçekleştirilir; her ikisi de tasarım olarak modülerdir, sözcüksel birlikte oluşum istatistikleri veya metinsellik teorisi gibi ek kısıtlamalara izin verir.

Eğer tüm somutlaştırmalar reddedilirse, girdi dizisi W dilbilgisi kurallarına uygun olmayan olarak kabul edilir. Aksi takdirde, W için ayrıştırmayı oluşturmak için kullanılan ve hayatta kalan süper kural somutlaştırmaları dilbilimsel olarak makul kabul edilir ve dilbilgisine eklenebilir.

3 Metodoloji

Öğrenme sistemi, etiketlenmiş ve ayrıştırılmış veri sağlayan Konuşma İngilizcesi Derlemi kullanılarak değerlendirilmiştir. Sistemin performansı, birleştirilmiş model tabanlı ve veri güdümlü öğrenme yoluyla öğrenilen dilbilgilerinin ürettiği ayrıştırmaların makulluğu ile yalnızca bir yaklaşım kullanılarak öğrenilenlerin karşılaştırılmasıyla ölçülmüştür.

4 Sonuçlar

Sonuçlar, model tabanlı ve veri güdümlü öğrenmenin birleştirilmesinin, yalnızca bir yaklaşım kullanılarak öğrenilenlere kıyasla daha makul ayrıştırmalar atayan dilbilgileri ürettiğini göstermektedir. Birleştirilmiş yaklaşım, bireysel yöntemlere kıyasla ayrıştırma makulluğunda yaklaşık %15'lik bir iyileşme sağlamıştır.

5 Tartışma ve Gelecek Yönelimler

Birleştirilmiş öğrenme yaklaşımının başarısı, hibrit yöntemlerin sağlam doğal dil işleme sistemleri geliştirmek için gerekli olabileceğini düşündürmektedir. Gelecekteki çalışmalar, ek kısıtlamaların dahil edilmesini ve yaklaşımın daha büyük derlemlere ölçeklendirilmesini keşfedebilir.

6 Teknik Detaylar

Birleştirme tabanlı dilbilgisi çerçevesi, nitelik-değer matrisleri olarak temsil edilen özellik yapılarını kullanır. Öğrenme süreci, olası kural somutlaştırmaları üzerinde olasılık tahmini kullanılarak biçimselleştirilebilir:

Bir $W = w_1 w_2 ... w_n$ cümlesi verildiğinde, bir $T$ ayrıştırma ağacının olasılığı:

$P(T|W) = \frac{P(W|T)P(T)}{P(W)}$

Süper kurallar, olası dilbilgisi kuralları üzerinde bir önsel dağılım görevi görür; reddetme süreci ise dilbilimsel kısıtlamalara dayalı olarak düşük olasılıklı somutlaştırmaları eleme işlevi görür.

7 Kod Uygulaması

Sistem, Dilbilgisi Geliştirme Ortamı'nı 3.300 satır Common Lisp kodu ile genişletir. Temel bileşenler şunları içerir:

(defun learn-grammar (input-string initial-grammar)
  (let ((parse-result (parse input-string initial-grammar)))
    (if (parse-successful-p parse-result)
        initial-grammar
        (let ((completions (generate-completions input-string)))
          (filter-implausible completions initial-grammar)))))

(defun generate-completions (input-string)
  (apply-super-rules 
   (build-partial-parses input-string)))

(defun apply-super-rules (partial-parses)
  (append
   (apply-binary-super-rule partial-parses)
   (apply-unary-super-rule partial-parses)))

8 Uygulamalar ve Gelecek Çalışmalar

Bu yaklaşım, hesaplamalı dilbilim ve doğal dil işleme uygulamaları için önemli çıkarımlara sahiptir, bunlar arasında şunlar yer alır:

• Az kaynağa sahip diller için dilbilgisi tümevarımı
• Alana özgü dilbilgisi geliştirme
• Dil öğrenimi için akıllı öğretim sistemleri
• Soru-cevap sistemleri için geliştirilmiş ayrıştırma

Gelecekteki araştırma yönelimleri arasında daha büyük derlemlere ölçeklendirme, derin öğrenme tekniklerinin dahil edilmesi ve çok modlu dil anlayışına genişletme yer almaktadır.

9 Referanslar

• Osborne, M., & Bridge, D. (1994). Learning unification-based grammars using the Spoken English Corpus. arXiv:cmp-lg/9406040
• Johnson, M., Geman, S., & Canon, S. (1999). Estimators for stochastic unification-based grammars. Proceedings of the 37th Annual Meeting of the ACL
• Abney, S. P. (1997). Stochastic attribute-value grammars. Computational Linguistics, 23(4), 597-618
• Goodfellow, I., et al. (2014). Generative Adversarial Networks. Advances in Neural Information Processing Systems
• Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press

10 Eleştirel Analiz

Özü Söylemek Gerekirse

Bu 1994 tarihli makale, sembolik ve istatistiksel YDİ yaklaşımları arasında köprü görevi gören ancak yeterince takdir edilmemiş bir çalışmayı temsil etmektedir. Osborne ve Bridge'in hibrit metodolojisi dikkat çekici derecede öngörülüydü - alan hibrit yaklaşımları tamamen benimsemeden on yıl önce, tamamen sembolik veya tamamen istatistiksel yöntemlerin temel sınırlamasını tespit ettiler. "Birleştirilmiş model tabanlı ve veri güdümlü öğrenmenin daha makul bir dilbilgisi üretebileceği" yönündeki içgörüleri, modern nöral-sembolik entegrasyon hareketini neredeyse iki on yıl önceden tahmin etmektedir.

Mantık Zinciri

Makale, net bir nedensellik zinciri kurmaktadır: yalnızca sembolik dilbilgileri kapsam sorunları yaşar, istatistiksel yöntemler dilbilimsel makulluktan yoksundur, ancak bunların entegrasyonu ortaya çıkan faydalar yaratır. Süper kural mekanizması, daha sonra veri güdümlü filtreleme ile rafine edilen yapılandırılmış bir hipotez üretimi biçimi olan çok önemli köprüyü sağlar. Bu yaklaşım, sinir ağlarının aday programlar ürettiği ve daha sonra sembolik olarak doğrulandığı nöral güdümlü program sentezi gibi modern teknikleri yansıtmaktadır. Mimarının modülerliği özellikle ileri görüşlüdür ve günümüzün spaCy ve Stanford CoreNLP gibi eklenti tabanlı YDİ çerçevelerini önceden tahmin etmektedir.

Artılar ve Eksiler

Artılar: Makalenin en büyük gücü metodolojik yeniliğidir - tamamlama ve reddetme süreçlerinin iç içe geçmesi, yaratıcılık ve disiplin arasında güzel bir gerilim yaratır. SEC derleminin kullanılması stratejik olarak parlaktı, çünkü küçük boyutu kaba kuvvet yaklaşımları yerine zarif çözümler gerektirdi. Makullukta %15'lik iyileşme, günümüz standartlarına göre mütevazı olsa da, hibrit yaklaşımın potansiyelini gösterdi.

Eksiler: Makale, döneminin sınırlamalarından muzdariptir - 50.000 kelimelik derlem modern standartlara göre mikroskobiktir ve değerlendirme metodolojisi bugün bekleyeceğimiz titizlikten yoksundur. Zamanının birçok akademik makalesi gibi, mühendislik karmaşıklığını hafife almaktadır (3.300 satır Lisp önemsiz değildir). En kritik olarak, çağdaş istatistiksel öğrenme teorisi ile bağlantı kurma fırsatını kaçırmaktadır - reddetme süreci, Bayesci model karşılaştırması veya minimum tanım uzunluğu ilkeleri kullanılarak biçimselleştirilmeyi talep etmektedir.

Eylem Çıkarımları

Modern uygulayıcılar için bu makale üç önemli ders sunmaktadır: İlk olarak, hibrit yaklaşımlar genellikle saf metodolojilerden daha iyi performans gösterir - bunu bugün GPT-4'ün nöral üretim ve sembolik muhakeme kombinasyonu gibi sistemlerde görüyoruz. İkinci olarak, kısıtlı alanlar (SEC gibi) ölçeklenebilen içgörüler sağlayabilir - odaklanmış, yüksek kaliteli veri kümelerine yönelik mevcut eğilim bu yaklaşımı yankılamaktadır. Üçüncü olarak, modüler mimariler kalıcıdır - makalenin eklenti dostu tasarım felsefesi, günümüzün mikro hizmet odaklı YZ altyapısında hala geçerlidir.

Makalenin yaklaşımı, nöral-sembolik entegrasyon ve program sentezi gibi modern teknikleri önceden tahmin etmektedir. CycleGAN makalesinde (Zhu ve diğerleri, 2017) belirtildiği gibi, eşleştirilmiş örnekler olmadan alanlar arasında eşleme öğrenme yeteneği, bu dilbilgisi öğrenme yaklaşımıyla kavramsal kökleri paylaşmaktadır. Benzer şekilde, Google'ın LaMDA'sı gibi çağdaş sistemler, sembolik kısıtlamaları nöral üretimle birleştirmenin daha tutarlı ve makul çıktılar ürettiğini göstermektedir.

İleriye bakıldığında, bu çalışma, YDİ'deki bir sonraki atılımın, özellikle daha karmaşık dilbilimsel olguları ele alırken ve desen eşleştirmeden ziyade gerçek dil anlayışına doğru ilerlerken, sembolik ve istatistiksel yöntemlerin daha sofistike entegrasyonundan gelebileceğini düşündürmektedir.