The Computational Learning of Construction Grammars: State of the Art and Prospective Roadmap

要約

この論文は、構文文法学習の計算モデルに関する最新技術を文書化してレビューします。
これは、これまでいくつかの異なる研究分野で研究されてきた、形状と意味のペアの計算による学習に関する先行研究をまとめたものです。
この文書の目標は 3 つあります。
まず第一に、これまでに提案されてきたさまざまな方法論と得られた結果を統合することを目的としています。
第 2 に、課題のうち成功裏に取り組んだ部分を特定し、さらなる研究が必要な部分を明らかにすることを目的としています。
最後に、大規模な使用法ベースの構築文法の計算学習に関する将来の研究活動を促進および合理化するのに役立つロードマップを提供することを目的としています。

要約(オリジナル)

This paper documents and reviews the state of the art concerning computational models of construction grammar learning. It brings together prior work on the computational learning of form-meaning pairings, which has so far been studied in several distinct areas of research. The goal of this paper is threefold. First of all, it aims to synthesise the variety of methodologies that have been proposed to date and the results that have been obtained. Second, it aims to identify those parts of the challenge that have been successfully tackled and reveal those that require further research. Finally, it aims to provide a roadmap which can help to boost and streamline future research efforts on the computational learning of large-scale, usage-based construction grammars.

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