MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1986634806 · doi:10.1111/j.1467-9612.2004.00005.x

A Computational Algebraic Approach to English Grammar

2004· article· en· W1986634806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSyntax · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematical proofSimple (philosophy)Iterated functionContext (archaeology)Type (biology)Algebraic numberComputer scienceFeature (linguistics)GrammarString (physics)ParsingMathematicsElement (criminal law)Rule-based machine translationAlgebra over a fieldPure mathematicsLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Whereas type‐logical grammars treat syntactic derivations as logical proofs, usually represented by two‐dimensional diagrams, I here wish to defend the view that people process linguistic information by one‐dimensional calculations and will explore an algebraic approach based on the notion of a ‘‘pregroup,’’ a partially ordered monoid in which each element has both a left and a right ‘‘adjoint.’’ As a first approximation, say to English, one assigns to each word one or more ‘‘syntactic types,’’ elements of the free pregroup generated by a partially ordered set of ‘‘basic types,’’ in the expectation that the grammaticality of a string of words can be checked by a calculation on the corresponding types. This theoretical framework provides a simple foundation for a kind of feature checking that may be of general interest. According to G. A. Miller, there is a limit to the temporary storage capacity of our short‐term memory, which cannot hold more than seven (plus or minus two) ‘‘chunks’’ of information at any time. I explore here the possibility of identifying these chunks with ‘‘simple types,’’ which are obtained from basic types by forming iterated adjoints. In a more speculative vein, I attempt to find out how so‐called constraints on transformations can be framed in the present algebraic context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle