Projekteja vuodessa
Abstrakti
The differences between the rule-based NLP such as CG and the deep neural networks, such as the Transformer (Vaswani et al., 2017) are so striking that it is really hard to see any relevant conceptual links between them. However, this paper sketches a thought experiment that assumes an equivalent input-output behaviour by both systems and aligns certain structural aspects of the computation behind a practical Constraint Grammar with the computation structure of Transformer. Based on this scene, several findings are presented that state some functional similarities in the computation graphs of the systems.
Julkaisun otsikon käännös | Rajoitekielioppi käsintehtynä Transformer-verkkona |
---|---|
Alkuperäiskieli | englanti |
Tila | Julkaistu - 2019 |
OKM-julkaisutyyppi | Ei sovellu |
Tapahtuma | NoDaLiDa 2019 workshop on Constraint Grammar - Methods, Tools, and Applications - University of Turku, Turku, Suomi Kesto: 30 syysk. 2019 → 30 syysk. 2019 https://visl.sdu.dk/nodalida2019.html |
Työpaja
Työpaja | NoDaLiDa 2019 workshop on Constraint Grammar - Methods, Tools, and Applications |
---|---|
Lyhennettä | CG 2019 |
Maa/Alue | Suomi |
Kaupunki | Turku |
Ajanjakso | 30/09/2019 → 30/09/2019 |
www-osoite |
Tieteenalat
- 113 Tietojenkäsittely- ja informaatiotieteet
- 6121 Kielitieteet
Projektit
- 1 Päättynyt
-
ADEQSYNTAX: A Usable Finite-State Model for Adequate Syntactic Complexity
Yli-Jyrä, A. (Projektinjohtaja)
01/09/2013 → 30/04/2019
Projekti: Tutkimusprojekti