Inférence grammaticale et grammaires catégorielles: vers la Grande Unification!

Résumé : Dans cet article, nous proposons de comparer les techniques employées en inférence grammaticale de langages réguliers par exemples positifs avec celles employées pour l’inférence de grammaires catégorielles. Pour cela, nous commençons par étudier la traduction entre automates et grammaires catégorielles, et inversement. Nous montrons ensuite que l’opérateur de généralisation utilisé pour l’apprentissage de grammaires catégorielles est strictement plus puissant que celui de fusion d’états (usuel en inférence grammaticale régulière), puisqu’il fait parfois sortir de la classe des langages réguliers. Nous proposons un nouveau modèle génératif qui généralise les automates à états finis pour représenter le résultat de cet opérateur. Nous montrons que ce modèle a au moins la même expressivité que les grammaires catégorielles unidirectionnelles, c’està-dire celle des langages algébriques. Enfin, nous exhibons une sous-classe des grammaires catégorielles unidirectionnelles pour laquelle l’apprentissage à partir de textes n’est presque pas plus coûteux que l’apprentissage à partir de structures.