Detta papper introducerar adaptor grammatik, en klass av probabilistiska modeller av språk som generaliserar probabilistiska kontextfria grammatiker (PCFG). Adaptor grammatik förstärker de probabilistiska reglerna för PCFGs med "adaptors" som kan framkalla beroenden bland på varandra följande användningar. Med ett särskilt val av adapter, baserat på Pitman-Yor-processen, kan icke-parametriska Bayesianska språkmodeller med Dirichlet-processer och hierarkiska Dirichlet-processer skrivas som enkla grammatiker. Vi presenterar en general-purpose inference algoritm för adaptor grammatik, vilket gör det enkelt att definiera och använda sådana modeller, och illustrera hur flera befintliga icke-parametriska Bayesian modeller kan uttryckas inom denna ram.
I REF införs icke-parametriska Bayesianska modeller på hela trädstrukturer, nämligen Adaptor Grammars (AG).
Adaptor Grammars : A Framework for Specifying Compositional Nonparametric Bayesian Models
{'venue': 'NIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}