Rețea de tranziție mărită
O rețea de tranziție augmentată (ATN) este un tip de grafic utilizat pentru definirea operațională a limbajelor formale , în special în ceea ce privește analiza limbajelor naturale relativ complexe, are o largă aplicare în inteligența artificială . Un ATN poate, în teorie, să analizeze structura oricărei propoziții, chiar dacă este complicată.
ATN-urile sunt construite pe ideea utilizării mașinilor cu stare finită ( modelul Markov ) pentru a analiza cuvintele. WA Woods în „Transition Network Grammars for Natural Language Analysis” indică faptul că prin adăugarea mecanismului de recursivitate la un model de stare finită, analiza poate fi realizată mai eficient. Un set de grafice de tranziție este realizat în locul construirii unui automat pentru o anumită propoziție. O propoziție corectă din punct de vedere sintactic este analizată, ajungând la o stare finală pentru fiecare grafic. Tranzițiile dintre aceste grafice sunt apeluri simple la funcții de la o stare la o stare inițială a oricărui grafic din rețea. Se stabilește dacă o propoziție este corectă din punct de vedere sintactic dacă se ajunge la o stare finală prin ultimul cuvânt al propoziției.
Acest model atinge multe obiective ale naturii limbajului, deoarece surprinde regularitățile limbajului. Adică, dacă există un proces care operează pe medii diferite, gramatica poate încapsula procesul într-o singură structură. Această încapsulare nu numai că simplifică gramatica, dar are și valoarea adăugată a eficienței operației. Un alt avantaj al acestui model este capacitatea de a amâna luarea deciziilor. Multe gramatici speculează în prezența ambiguității. Acest lucru înseamnă că nu știți suficient despre propoziție în acest moment. Prin utilizarea recursivității, ATN-urile rezolvă această ineficiență amânând deciziile până când se știe suficient despre sentință.
Bibliografie
- Winograd, Terry (1983), Limbajul ca proces cognitiv, volumul 1: sintaxă , Addison - Wesley, Reading, MA.
- Woods, William A. (1970), "Transition Network Grammars for Natural Language Analysis", Communications of the ACM 13:10 (1970), 591-606.