受控自然语言与预测编辑器的语法原则性方法
计算与语言
2013-03-12 v1
摘要
提出了具有到形式逻辑直接映射的受控自然语言 (CNL)，旨在提高知识表示系统、查询接口和形式规范的可 usability。预测编辑器是解决 CNL 易读难写问题的流行方法。此类预测编辑器需要能够“前瞻”，以显示给定未完成句子的所有可能续写。然而，若 CNL 支持复杂的非局部结构（如回指引用），则很难用现有语法框架令人满意地实现此类前瞻功能。本文介绍了一种名为 Codeco 的新语法记号法及其相关方法和算法，该方法专为受控自然语言和预测编辑器设计。提出了一种基于扩展图表解析算法的 Codeco 解析方法。Attempto 受控英语 (ACE) 的大部分子集已用 Codeco 表示。对该语法及解析器实现的评估表明，该方法实用、充分且高效。
引用
@article{arxiv.1211.3643,
title = {A Principled Approach to Grammars for Controlled Natural Languages and Predictive Editors},
author = {Tobias Kuhn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1211.3643},
year = {2013}
}