Représentation informatique de grammaires fortement lexicalisées

Représentation informatique de grammaires fortement
lexicalisées
Application à la grammaire d’arbres adjoints
Institut Gaspard Monge
Benoit Crabbé
Lattice — Université Paris 7
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
1
Prégénérique
Implémentation de grammaires électroniques de taille importante pour le
langage naturel
Grammaires motivées linguistiquement
On focalise sur l’implémentation de grammaires d’arbres adjoints
augmentées d’une composante sémantique
On donne un langage et une méthodologie qui permettent de faciliter
l’implémentation effective de grammaires de ce type
Le langage et la méthodologie sont validés par l’implémentation d’une
grammaire de compétence couvrant un fragment important du français
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
2
Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles ∼ Candito ∼ Xia
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
3
The big picture
Problème général :
implémentation de formalismes d’analyse
syntaxiques de haut niveau (grammaire de compétence)
Formalisme de bas niveau : bonnes propriétés formelles et
informatiques mais expressivité réduite :
Exemples : C FG , D CG , TAG . . .
Formalisme de haut niveau : propriétés formelles et informatiques
moins bonnes (moins bien connues) mais grand pouvoir d’expressivité
Exemples : PATR II, A NLT (G PSG ), T DL (H PSG ), métagrammaire . . .
Idée : compilation (=traduction) automatique du langage de haut niveau
dans le langage de bas niveau.
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Exemple classique (G PSG /A NLT)
Implémentation A NLT de (Carroll 93)
Langage de bas niveau = grammaire CF + unification à traits atomiques
dont les symboles sont codés sur des entiers
Langage de haut niveau = A NLT, permet par exemple d’exprimer :
Propagation de traits de tête, de traits de valence, de slash
(dépendances à longue distance)
Métarègles (alternances actif/passif)
Le parsing pour le langage de bas niveau s’implémente avec un
algorithme classique
Les propriétés informatiques du langage de haut niveau sont mauvaises
(indécidable, métarègles = machine de Turing)
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5
Le cas du travail : TAG et grammaires d’arbres lexicalisées
Pour l’analyse syntaxique des langues naturelles, TAG est utilisé dans sa
version lexicalisée (LTAG)
Résultat formel : (Joshi et Schabès 97) et Joshi (2005) démontrent
que LTAG lexicalise fortement une grammaire hors contexte grace à
l’adjonction.
LTAG = combiner des arbres élémentaires dotés d’une ancre lexicale par
substitution et adjonction S
S
S
S
N↓
V
V
mange
V! Adv
trop
=
N↓
N↓
V
V
Adv
mangetrop
N
Jean
N
V
V
Adv
mangetrop
=
V
Jean V
Adv
mangetrop
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6
LTAG comme formalisme de bas niveau
Formellement, une grammaire LTAG c’est une grammaire de bas niveau
doté de propriétés formelles intéressantes (lexicalisation) et pour lequel
on dispose d’algorithmes de parsing efficaces.
En pratique pour l’implémentation de grammaires c’est insuffisant :
Une grammaire TAG est constituée d’un ensemble conséquent d’unités
élémentaires disparates (arbres élémentaires) :
Manque d’expressivité :
Impossibilité de capturer des généralisations
→ redondance descriptive et maintenance
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7
Quelques arbres associés au verbe manger
(a)
S
N ↓ V N↓
mange
Jean mange des biscuits
S
N↓ V N↓
(b)
mangent
Les enfants mangent des biscuits
S
N↓
V’
PP
(c)
V↓ V
P N↓
mangéspar
Les biscuits sont mangés par les enfants
S
N↓ V’
(d)
Cl↓ V
mangés
Les enfants les ont mangés
S
(a)
représente
un
contexte
canonique
(b) représente un contexte pluriel
(c)
représente
un
contexte
passivisé
(d) représente un contexte à
argument clitique
(e)
représente
un
contexte
passivisé avec argument interrogé
S
PP
P N↓ N↓ V’
(e)
par
V↓ V
mangés
Par quels enfants les biscuits sont-ils mangés ?
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8
Implémentations et schémas d’arbres
En pratique les implémentations (X TAG) distinguent schèmes / lexique
Première étape de factorisation qui permet de gérer les variantes
morphologiques (typiquement traitées par un tokenizer, tagger)
Les arbres élémentaires sont créés à la volée par l’analyseur syntaxique
Un lemme donné est associé à une famille d’arbres
S
N↓ V" N↓
S
N↓ V N↓
mange
S
N↓
V’
V↓ V"
⇓
S
N↓ V N↓
mangent
PP
P N↓
par
+
M ANGER
S
N↓
V’
PP
V↓ V
P N↓
mangéspar
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9
Nécessité d’un langage de haut niveau
Dans les implantations, une grammaire TAG c’est un ensemble de
schémas
La morphologie est prétraitée (prétraitement classique), on ne s’en soucie
pas (vs approches et langages théoriques).
Dans une grammaire réaliste, le nombre de schémas est très élevé
(milliers, dizaines de milliers)
Pour des raisons de maintenance et de facilité d’écriture de la grammaire
(redondance), on souhaite un mécanisme qui permette de réutiliser des
informations générales exprimées de manière factorisée pour produire les
schémas automatiquement (= métagrammaire)
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10
Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles ∼ Candito ∼ Xia
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
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Partage de structure et alternatives
On trouve dans les formalismes syntaxiques postgénératifs deux axes de
représentation
Un axe représentant le partage de structure
Exemple : un verbe transitif comme un verbe verbe intransitif
partagent l’information qu’il sont des verbes
Un axe représentant les alternatives :
Exemple : un verbe au passif est une variante de verbe à l’actif
Formalisation
Le partage de structure se formalise classiquement par une hiérarchie
d’héritage
Les alternatives se formalisent par des métarègles (G PSG) ou par des
règles lexicales.
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12
Exemple : métarègles TAG (Becker 93)
(Partage de structure) Factorisation d’arbres de base dans une hiérarchie
d’héritage
(Alternatives) Définit des métarègles (≈ transformations précompilées
à localité réduite) qui produisent des arbres dérivés (procédural et
indécidable)
S
S
N↓ 0
V
N↓ 1
−→
N↓ 1
V
PP
V"mode=ppart
V
être
LR-PASSIVE
P
N↓ 0
par
S
S
V
N↓
−→
Cl↓
LR-C LITIC (O BJ )
V
V
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Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles ∼ Candito ∼ Xia
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
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XMG : idées centrales
XMG est un langage de représentation grammatical
Qui permet de représenter
Le partage de structure
Les alternatives
Motivations
Problèmes pratiques d’ordonnancement de règles lexicales
Problèmes formels liés aux règles lexicales (boucles)
Declaratif et monotone
Formellement :
Deux langages sont combinés :
Un langage de contrôle qui s’interprète comme un programme logique
Un langage de description d’arbres qui s’interprète par un problème de
satisfaction de contraintes
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15
Partage de structure
Partage de structure :
S
N↓ V& N↓
N
N*
S
N↓
Jean mange des biscuits
S
N↓ V&
Les biscuits que Jean mange
On souhaite identifier et réutiliser des fragments arborescents partagés
par de nombreux arbres de la grammaire (sujet canonique)
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16
Alternatives
Alternatives :
S
N↓ V& N↓
arbre pour l’actif
S
N↓
V’
PP
V↓ V& P N↓
par
arbre de passif (par)
Les alternatives ont un statut particulier :
Contribuent à décrire des ensembles d’arbres mis en relation
(≈ partagent une sémantique commune)
Exemple : Une famille TAG est un ensemble d’arbres décrivant des
réalisations alternatives d’un même cadre de sous-catégorisation.
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Le langage de contrôle
Permet de nommer des descriptions grammaticales
S
(1)a. SujetCanonique → N↓ V
N
N*
b. SujetRelativé →
S
N↓ V
S
c. FormeActive → V&
Une description nommée (ou classe) peut être réutilisée par ailleurs
(de manière analogue à une macro)
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18
Combiner les descriptions
Disjonction (choix) de descriptions
(2) Sujet → SujetCanonique ∨ SujetRelativé
Un sujet est soit un sujet canonique soit un sujet relativé. La disjonction
est un choix (interpretation indéterministe)
Conjonction de descriptions
(3) VerbeIntransitif → Sujet ∧ FormeActive
Une conjonction de descriptions est interprétée comme la conjonction
syntaxique de deux descriptions arborescentes où les noms des noeuds
sont renommés
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Interpretation par l’exemple
Evaluation de la classe VerbeIntransitif :
S
N↓ V
Le garçon. . .
∧
S
V&
dort
N
N*
S
N↓ V
(Le garçon) qui. . .
∧
S
N↓ V&
!
Le garçon dort
S
V&
dort
N
!
N*
S
N↓ V&
Le garçon qui dort
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20
Formellement : programme logique
Syntaxe abstraite du langage de contrôle :
But
::=
Clause
::=
But ∨ But
|
N om
→
But ∧ But
But
|
φ
|
N om
Une description grammaticale est interprétée comme une grammaire de
réécriture où :
Les descriptions arborescentes jouent le rôle des terminaux
La composition (∧) joue le rôle de la concaténation de langages
Les règles récursives sont interdites
Etant donné un axiome, l’interprète de la description grammaticale génère
l’ensemble des arbres correspondant au langage engendré par cette
grammaire
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21
Langage de description d’arbres
On répond ici à 2 questions : que sont ces fragments ? comment sont-ils
combinés ?
= Langage “classique” de descriptions d’arbres
Particularité (vs Candito 99, Xia 01) : lors de la composition (∧) de deux
descriptions, les noeuds sont renommés
! permet de réutiliser plusieurs fois la même classe pour engendrer un
arbre donné
Le langage classique est augmenté de principes qui permettent de
garantir la bonne formation des arbres engendrés en suivant des
critères linguistiques
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22
Le Langage de base
Le langage de descriptions d’arbres comprend les relations de dominance
réflexive et transitive, de dominance immédiate, de précédence et
d’adjacence
Les noeuds sont étiquetés par des catégories (complexes)
Notation :
(D0)
y ≺+ z ∧ z ≺ w ∧ x "∗ y ∧ x " y ∧ x " w ∧ x : X ∧ y : Y ∧ z : Z ∧ w : W
X
est noté
(D0)
Y ≺+ Z
W
Une formule du langage est interprétée par un modèle (arbre fini) minimal
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23
Modèle minimal
Étant donné une formule, on cherche la classe de modèles (= arbres finis
ordonnés linéairement) qui satisfont la formule.
On a une infinité de modèles qui satisfont une formule donnée
Modèle minimal
Minimise le nombre de noeuds
Minimise la dominance linéaire
Exemple : a " b ∧ a "∗ c
(1)
a≈c
b
a
(2)
a
a
a
(3)
b≈c
a
(4) b
b
c
(5)
(6) b
b
c
c
x
x
c
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24
Questions de nommage
Une classe de la métagrammaire définit un espace de nom qui lui est
propre
Lorsqu’on combine deux descriptions on renomme tout
Exemple : Deux descriptions dont les noms sont anonymisés :
X
W Z
X
∧
Z Y
Ca donne (avec unicité de la racine, unification des catégories) :
X
(a)
W Z Y
X
(b)
W Z Z Y
(b) est indésirable
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25
Préserver les noms ?
Préserver les noms et imposer leur identification ?
= Solution de (Candito, Xia)
Xa
Wb
Zc
Xa
Zc
Yd
Problème : nommage global et collisions de noms
On perd largement les bénéfices de la factorisation
Collisions de noms délicates lorsqu’on utilise plusieurs fois la même
classe
On résout le problème en introduisant des contraintes additionelles sur les
structures décrites par le langage de description
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26
Contraintes additionelles
Pour des raisons formelles aussi bien que pratiques le langage de base
est insuffisant
On permet de le paramétrer avec des contraintes supplémentaires, c’està-dire :
Un ensemble de propriétés unaires additionelles associées aux noeuds
Une contrainte tire parti de ces propriétés pour contraindre davantage
l’admissibilité des modèles engendrés
Exemples :
Contraintes de coloration, d’unicité d’argument extrait,
d’ordonnancement des clitiques, ilôts-wh.
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27
Contrainte de coloration (Objectif)
Inspiré des systèmes à polarités (ex. Grammaire d’interactions)
Introduction d’un schéma de combinaison :
Chaque noeud de la description est associé à une propriété, une couleur
(blanc, noir, rouge)
Contrainte : chaque noeud d’un modèle résultant est colorié soit en noir
soit en rouge.
Quand deux noeuds sont fusionnés, les couleurs sont mélangées
comme suit :
•B
•R
◦W
•B
⊥
⊥
•B
•R
⊥
⊥
⊥
◦W
•B
⊥
◦W
Le rouge représente la saturation totale, le noir la saturation partielle
(combinaison optionelle) et le blanc la non saturation
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28
Contrainte de coloration (suite)
Exemple :
X•B
X◦W
W• R Z• B
Z◦ W Y•R
Autres solutions possibles (Allemand, Coréen ?) : quelques noms globaux
+ un nom anonyme (rouge) à investiguer
Le problème de nommage est très difficile.
contradiction :
On repose sur une
(Enjeu expressif) TAG définit un domaine de localité (= portée des
noms) étendu, on veut pouvoir accéder à tout noeud d’un arbre
(Enjeu pratique) D’autre part on souhaite localiser les noms dans les
classes (principe de base en informatique)
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29
Contrainte d’ordonnancement des clitiques
Rang des clitiques = propriétés unaires
Contraintes = ordre linéaire défini sur le rang
S
S
N↓ ≺ +
∧
V’
V’
Cl↓3 ≺+
V
S
|=
N↓
V’
∧
Cl↓4 ≺+
V’
V
∧ V"
S
V’
Cl↓3 Cl↓4 V"
N↓
V’
Cl↓4 Cl↓3 V"
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30
Unicité de l’argument extrait
Les extractions multiples sont peu communes en français
* A quelle fille Quels biscuits Jean donne ?
On utilise un principe d’unicité :
Propriété attachée au noeud : E
Contrainte : Un modèle ne peut comprendre plus d’un seul noeud
marqué de cette propriété
S
S
N↓ V
Jean. . .
S
∧
N↓E S
V
. . . quels biscuits. . .
∧
PP S
PN↓E
à
. . . à quelle fille . . .
∧
S
V"
donne
!
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⊥
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Classification de Contraintes
Mes contraintes viennent en droite ligne des contraintes LFG/GPSG
(Kaplan, Gazdar,Pullum)
Classification (inspirée de G.K. Pullum) :
Contraintes formelles = structures sur lesquelles on travaille (ici arbres)
Contrainte opérationelle (nommage) : coloration
Contraintes universelles (≈ principes) : ex. complétude/unicité en LFG,
(Frank 02) pour TAG. . . absent de la métagrammaire
Contraintes spécifiques au langage (≈ paramètres) : ex. ordonnancement
des clitiques, extraction, etc.
L’implantation est conçue pour permettre l’ajout de nouvelles contraintes
(de façon programmatique). Hence X MG
Idée semblable à X DG (Debussman et. al) : ici on applique les contraintes
offline
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Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
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33
Méthodologie (introduction)
On montre que le langage de description grammaticale permet de réutiliser
largement la méthodologie de (Candito 99, Xia 01) pour décrire une
grammaire du français
On fonctionne en quatre étapes :
Description et organisation fragments d’arbres
Expression d’alternatives fonctionelles
Expression d’alternatives de diathèse
Description de familles d’arbres
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Fragment d’arbres (blocs de construction)
Chaque fragment d’arbre est associé à un nom qui permet de le réutiliser par après
N
S
N*
SujCanon → N↓ V
SujetRel →
S
ObjCanon →
V N↓
ObjWh →
S
N↓ S
V
S
V
ObjIndCanon →
PP
P N↓
à
S
PP S
P N↓
à
ObjIndWh →
S
V
ObjParCanon →
FormeActive →
S
V"
PP
P N↓
par
S
N↓ V
S
ObjParWh →
PP S
P N↓
par
FormePassive →
S
V
V↓ V"
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35
Organisation des fragments en une hiérarchie d’héritage
Exemple :
ObjIndCanon → PPCanon ∧ φ
φ est l’information supplémentaire qui représente la spécialisation
! On dit informellement que ObjIndCanon hérite de PPCanon
ArgumentVerbal
SujCanon
CompltCanon
ObjCanon
PPCanon ObjWh
Wh
SujRel
PPWh
ObjIndCanonObjParCanon ObjIndWh ObjParWh
En contexte d’héritage on utilise également un mécanisme supplémentaire
qui permet à une sous-classe d’accéder aux noms déclarés dans les
superclasses
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36
Fonctions syntaxiques
Fonctions sont vues comme des abstractions sur des realisations
syntaxiques
(4)a. Sujet → SujCanon ∨ SujRel
b. Objet → ObjCanon ∨ ObjWh
c. ObjetPar → ObjParCanon ∨ ObjParWh
d. ObjetIndirect → ObjIndCanon ∨ ObjIndWh
Par exemple, ObjetIndirect represente des alternatives telles que :
(5)a. Jean parle à Marie
b. A qui Jean parle-t-il ?
(Objet indirect canonique)
(Objet indirect wh)
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37
Alternatives de diathèse
Ici on traite les alternatives comme actif/passif.
(6) AlternanceTransitive →
(Sujet ∧ FormeActive ∧ Objet)
∨(Sujet ∧ FormePassive ∧ ObjetPar)
Indique qu’à l’actif le premier argument est réalisé par un sujet Sujet et
que le second comme un Objet alors qu’au passif le premier argument est
réalisé par un ObjetPar et le second par un Sujet. Par exemple :
(7)a. Jean envoie une lettre
b. Une lettre est envoyée par Jean
c. Par quelle personne la lettre est-elle envoyée ?
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
38
Familles TAG
Finalement on peut représenter les familles TAG
(8) FamilleDitransitive → AlternanceTransitive ∧ ObjetIndirect
Une famille TAG représente l’ensemble des réalisations alternatives d’un
cadre de sous-catégorisation donné. Autrement dit on rend compte de
contextes du type :
(9)a. Jean offre des fleurs à Marie
b. A quelle fille Jean offre-t-il des fleurs ?
c. Le garçon qui offre des fleurs à Marie
d. Quelles fleurs le garçon offre-t-il à Marie ?
e. Les fleurs sont offertes par Jean à Marie
f. Par quel garçon les fleurs sont-elles offertes à Marie ?
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39
Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles ∼ Candito ∼ Xia
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
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40
Comparaisons (métarègles)
Métarègles (Becker 93)
Métagrammaire = déclaratif et pas de problèmes de terminaison
Les fragments que l’on utilise dans la métagrammaire correspondent
aux parties gauches et droites modifiées par les métarègles
Les fragments sont factorisés entre eux dans la métagrammaire
Possibilité de gérer les interactions de réalisation (ex. clitiques) dans la
métagrammaire
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
41
Comparaison (métagrammaires)
Métagrammaires (Candito 99, Xia 99)
Langage et méthodologie monotones :
Pas de distinction contexte de base/contexte dérivé
Réutilisation des idées théoriques de la théorie du liage
Pour grammaires à (au moins) deux dimensions
Importance accrue de la notion d’alternative
Distinction stricte système formel ∼ méthodologie
Effort calculatoire réduit :
Renommage de noeuds + couleurs ! réduit les problèmes de noms
Alternatives sont plus faciles (directes) à exprimer
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42
Plan
Introduction
Désidératas et motivations
Partage de structure/Alternatives
Un langage de représentation
Langage de contrôle/Langage de description arborescentes
Méthodologie
Langage ! Partage de structure / alternatives
Comparaisons
Métarègles ∼ Candito ∼ Xia
Validation :
Implantation d’une grammaire/évaluation
Conclusion
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43
Validation et implémentations
(DLP 04) ont implémenté un interprète concret pour le langage présenté
Le langage de contrôle est implémenté comme un programme logique
Les descriptions d’arbres sont traitées par un constructeur de modèles
adapté de (DN 00)
! Réutilisation de techniques connues en programmation logique
Implémenté en Mozart/Oz ! permet de bénéficier des optimisations de
la bibliothèque
! Efficacité (rapidité) de la compilation
Développement rendu plus facile :
Rapidité de développement
Plusieurs utilisateurs du système
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44
Validation : Un fragment de grammaire du français
Pour tester l’adéquation du langage, j’ai implémenté un fragment large de
grammaire du français (TAG, d’après Candito 99, Abeillé 02)
Aperçu de la couverture (Dépendants verbaux et adjectivaux)
Constructions
Fonctions syntaxiques
Diathèse
Sous-catégorisation
Canonique, Clitique, Interrogative, Relative, Cliv
Sujet, Objet, Objet Indirect, Genitif, Locatif, Obliq
Sujet phrastique, Objets phrastiques, interrogativ
Actif, Passif, Impersonnel, Moyen, Réflechi
46 cadres de sous-catégorisation
Evaluation avec T SNLP (Lehmann 96)
Réalisée avec l’analyseur L LP 2 (L ORIA)
Items grammaticaux : accepte 76%
Items aggramaticaux : rejette 83 %
Ambiguité moyenne : 1.63
Représentation de grammaires fortement lexicalisées
45
Principales causes d’échecs
Coordination
Négation
Incises
Comparatif
Causatif
Inversion clitique à l’impératif
Contrôle de l’objet
Résiduelles :
Différences de jugement sur la grammaticalité des phrases
Phonologie trouvé-je
Expressions idiomatiques
Imperfections du lexique
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46
Conclusion
Proposition
Un langage de représentation grammatical déclaratif et monotone :
Langage de contrôle (composition, disjonction)
Langage de description d’arbres (augmenté de principes)
Méthodologie compatible avec
Les perspectives théoriques en linguistique formelle
Implémentation d’une dimension sémantique
Perspectives
Extension à d’autres formalismes (GI, XDG, LFG) done !
Implémentation effective d’une sémantique done !
Constitution de lexique almost done !
Optimisation des analyseurs (Clergerie 2005) ou Supertagging
Quoi mettre dans une grammaire ?
Benchmarking (couverture, “accuracy”, efficacité)
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