Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25107
Titel: Lexikalische Regeln in der IBM-Basisgrammatik
VerfasserIn: Geißler, Stefan
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 1994
Quelle: Saarbrücken, 1994
Kontrollierte Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten)
Abstract: Die IBM Basisgrammatik verwendet Lexikalische Regeln (LRs), um systematische Redundanzen im Lexikon zu vermeiden. Diese LRs können im Basisformalismus STUF spezifiziert werden, um ein virtuelles Lexikon zu modellieren, welches sowohl Basiseinträge, als auch abgeleitete Einträge enthält. Wir stellen eine Implementierung von LRs vor und diskutieren die Vor- und Nachteile dieses Ansatzes. Insbesondere die Behandlung von Spuren kann mit speziellen LRs auf sinnvolle Weise verknüpft werden. Schliesslich identifizieren wir eine Reihe von Erweiterungen, die die Verwendung von LRs in komplexen Grammatiken weiter unterstützen würden.
The IBM Core Grammar makes use of the concept of Lexical Rules (LRs) to avoid systematic redundancies in the lexicon. These LRs can be specified in the base formalism STUF in order to model a virtual lexicon containing basic as well as derived entries. We present an implementation of LRs and discuss the merits and shortcomings of our approach. Namely the treatment of empty elements can be combined with LRs applications in a advantageous way. Finally, we suggest some augmentations that will enhance the usefulness of the LR concept for large grammars.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-40107
hdl:20.500.11880/25163
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25107
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 20
Datum des Eintrags: 27-Jul-2011
Fakultät: SE - Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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