Clausal Modifiers in the Grammar Matrix

Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics, pages 2939–2952 Santa Fe, New Mexico, USA, August 20-26, 2018. 2939 Clausal Modifiers in the Grammar Matrix Kristen Howell University of Washinton Department of Linguistics kphowell@uw.edu Olga Zamaraeva University of Washington Department of Linguistics olzama@uw.edu Abstract We extend the coverage of an existing grammar customization system to clausal modifiers, also referred to as adverbial clauses. We present an analysis, taking a typologically-driven approach to account for this phenomenon across the world’s languages, which we implement in the Grammar Matrix customization system (Bender et al., 2002, 2010). Testing our analysis on testsuites from five genetically and geographically diverse languages that were not considered in development, we achieve 88.4% coverage and 1.5% overgeneration. Title and Abstract in Russian Обстоятельственные придаточные в системе LinGO Grammar Matrix В данной работе мы представляем новую библиотеку для системы LinGO Grammar Ma- trix. LinGO Grammar Matrix—это платформа для автоматического построения грамматик, где под грамматикой подразумевается программа, которая принимает на вход строку и возвращает соответствующие синтаксическую и семантическую структуру, построенные на основе синтаксической теории HPSG и семантического формализма MRS. Пользователь системы заполняет типологический опросник (отвечает на вопросы о конкретном языке, для которого требуется построить грамматику) и автоматически получает спецификацию, которую затем можно загрузить в различные приложения и получить собственно программу (грамматику). Ранее LinGO Grammar Matrix не поддерживала никаких придаточных предложений; в данной работе мы описываем новую библиотеку для обстоятельственных придаточных. Библиотека включает в себя новую страницу типологического опросника, набор признаковых структур HPSG, которые, с учетом уже имеющихся, позволяют составить корректные грамматики с обстоятельственными придаточными, и, наконец, собственно логику программы, которая и составляет эти грамматики в ответ на конкретный запрос пользователя. В процессе разработки мы проверяем, что система работает корректно в отношении списка возможных (coverage; охват грамматики) и невозможных (overgeneration; избыточные порождения грамматики) предложений из некоторого набора релевантных искусственных псевдоязыков (которые мы определяем как комбинации возможных выборов пользователя), а также из четырех естественных языков, отобранных из типологической литературы, посвященной обстоятельственным придаточным. Для оценки качества нашей библиотеки мы смотрим на охват и избыточные порождения грамматик, полученных нами для пяти естественных языков из разных языковых семей, отобранных уже после окончания разработки. This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. License details: http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 2940 1 Introduction The value of large-scale implemented precision grammars to linguists is twofold. First, by including analyses for linguistic phenomena that interact with each other, they are useful for verifying the consis- tency of linguistic theories (Bender, 2008; Müller, 2015); and second, they facilitate linguistic hypoth- esis testing by allowing the comparison of multiple analyses for a single phenomenon (Bender, 2010; Fokkens, 2014). Precision grammars parse and generate grammatical strings, emphasizing the linguistic correctness of an analysis by prioritizing precision (the number of inputs correctly parsed) over recall (the total number of inputs parsed), and in doing so allow linguists to test hypotheses over corpora. While the development of such grammars is time consuming, precision grammar starter kits can speed up the process by using stored analyses to create customized grammars (Bender et al., …

Content truncated to 500 words