Nell'apprendimento automatico, l'induzione di grammatiche (o inferenza grammaticale) è il processo di apprendimento di una grammatica formale ossia un insieme di regole di riscrittura (o produzioni) o, in alternativa, una macchina a stati finiti o altro tipo di automa) a partire da un insieme di osservazioni, costruendo così un modello che rende conto delle caratteristiche degli oggetti osservati. Più in generale, l'inferenza grammaticale è quella branca dell'apprendimento automatico in cui lo spazio delle istanze è costituito da oggetti combinatori discreti come stringhe, alberi e grafi.
Classi di grammatiche L'inferenza grammaticale si è spesso concentrata molto sul problema dell'apprendimento di macchine a stati finiti di vario tipo (induzione di linguaggi regolari), poiché a partire dagli anni '80 sono stati sviluppati algoritmi efficienti per risolvere questo problema.
Dall'inizio del nuovo secolo, questi approcci sono stati estesi per risolvere problemi dell'inferenza di grammatiche libere dal contesto o di formalismi più ricchi, come le grammatiche libere dal contesto multiple e le quelle libere dal contesto multiple parallele. Altre classi di grammatiche per le quali è stata studiata l'inferenza sono le grammatiche categoriche combinatorie, Kwiatkowski, Tom, et al. "Lexical generalization in CCG grammar induction for semantic parsing." Proceedings of the conference on empirical methods in natural language processing. Association for Computational Linguistics, 2011. le grammatiche libere dal contesto stocastiche, le grammatiche contestuali e i linguaggi di pattern.
Modelli di apprendimento La forma più semplice di apprendimento di grammatiche è quella in cui l'algoritmo riceve semplicemente un insieme di esempi tratti dal linguaggio in questione: l'obiettivo è apprendere il linguaggio da esempi di frasi (e, raramente, da controesempi, ossia da frasi che non appartengono al linguaggio). Tuttavia, sono stati studiati anche altri modelli di apprendimento. Un'alternativa frequentemente investigata riguarda la possibilità da parte dell'algoritmo di apprendimento di porre query di appartenenza come nel caso del modello di apprendimento da query esatte o quello del modello dell'insegnante minimalmente adeguato proposto da D. Angluin.
Metodologie Esiste un'ampia varietà di metodi per l'inferenza grammaticale. Due delle fonti classiche sono negli articoli di Fu . Anche Duda, Hart & Stork dedicano una breve sezione al problema e citano numerosi riferimenti bibliografici. Il metodo di base di apprendimento attraverso tentativi ed errori da essi presentato è discusso nel seguito. In un testo di riferimento più recente curato da de la Higuera viene trattata la teoria dell'inferenza grammaticale di linguaggi regolari e automi a stati finiti. D'Ulizia, Ferri e Grifoni forniscono una panoramica che esplora i metodi di inferenza grammaticale per i linguaggi naturali.
Note
Categoria:Grammatica Categoria:Linguistica computazionale Categoria:Elaborazione del linguaggio naturale