Modèles algorithmiques de l'acquisition de la syntaxe : concepts et méthodes, résultats et problèmes
Denis Béchet, Roberto Bonato, Alexander Dikovsky, Annie Foret, Yannick Le Nir, Erwan Moreau, Christian Retoré, Isabelle Tellier · HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2007
Dans cet article, nous présentons nos résultats récents concernant l'apprentissage de la syntaxe des langues naturelles, en adoptant le point de vue de l'inférence grammaticale symbolique. L'objectif est d'identifier à partir d'exemples, dans une classe de grammaires connue à l'avance, une grammaire particulière qui engendre les dits exemples. Le modèle de Gold fixe les conditions et le critère de réussite d'une telle entreprise : quand un algorithme produisant une grammaire candidate existe-t-il ? quelle structure doivent contenir les exemples : suites de mots, suites de mots étiquetés, arbres d'analyse ? D'un point de vue théorique, nos résultats établissent l'apprenabilité ou la non-apprenabilité de certaines classes de grammaires catégorielles. En pratique, nos résultats permettent aussi d'acquérir automatiquement des ressources syntaxiques à partir de données réelles. Au final, nous discutons de l'intérêt de cette approche pour modéliser l'acquisition de leur langue naturelle par les enfants ainsi que pour construire automatiquement des grammaires électroniques à partir de corpus.