Linguistik-Klassifikation
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In this paper, we report on a transformation scheme that turns a Categorial Grammar, more specifically, a Combinatory Categorial Grammar (CCG; see Baldridge, 2002) into a derivation- and meaning-preserving typed feature structure (TFS) grammar.
We describe the main idea which can be traced back at least to work by Karttunen (1986), Uszkoreit (1986), Bouma (1988), and Calder et al. (1988). We then show how a typed representation of complex categories can be extended by other constraints, such as modes, and indicate how the Lambda semantics of combinators is mapped into a TFS representation, using unification to perform perform alpha-conversion and beta-reduction (Barendregt, 1984). We also present first findings concerning runtime measurements, showing that the PET system, originally developed for the HPSG grammar framework, outperforms the OpenCCG parser by a factor of 8–10 in the time domain and a factor of 4–5 in the space domain.
Standardisierung ist der bedeutendste Ansatz zu Qualitätssteigerung und Kostensenkung in der Technischen Dokumentation. Es gibt eine Reihe von Standardisierungsansätzen: Modularisierung, Informationsstrukturen, Terminologie, Sprachstrukturen. Dennoch werden diese Ebenen meist getrennt voneinander beschrieben. Wir untersuchen, wie Standardisierungen im Informationsmodell, in der Terminologie und in den sprachlichen Strukturen verknüpft werden und miteinander interagieren.
Der Übersetzungsprozess der Technischen Dokumentation wird zunehmend mit Maschineller Übersetzung (MÜ) unterstützt. Wir blicken zunächst auf die Ausgangstexte und erstellen automatisch prüfbare Regeln, mit denen diese Texte so editiert werden können, dass sie optimale Ergebnisse in der MÜ liefern. Diese Regeln basieren auf Forschungsergebnissen zur Übersetzbarkeit, auf Forschungsergebnissen zu Translation Mismatches in der MÜ und auf Experimenten.