The concept of mutually exclusive hypothesis graph (MEHG) is introduced and NP-completeness of several problems on MEHG is proved. A probabilistic search algorithm is proposed for finding suboptimal branchings in such graphs and its performance is evaluated for graphs with uniform and exponential weight distribution.
Context. The problem of increasing efficiency of affix grammars over a finite lattice (AGFL) is considered. AGFL is a context-free grammar with flexible and compact form of productions for parsing texts in natural languages. Objective. The goal of the work is to increase efficiency of parsing sentences by means of AGFL with a modification that adds semantical attributes to the productions and introduces a new form of production called the "template production". This modification helps to decrease the number of productions that are required to describe a language and lets reduce the computational complexity of the parsing algorithm. Method. A mathematical model of the template production is developed and the theorem is proved that claims that the normal form of the template production exists and the normalization procedure produces an equivalent grammar. The normal form is utilized to increase efficiency of parsing Ukrainian sentences. The template production helps to represent ontology-based rules in a short and computationally inexpensive way. The normal form of template production is studied, and an effective algorithm for parsing sentences is proposed. The worst-case complexity of the proposed algorithm is () r p m m n O ⋅ ⋅ 3 3 , where n is the length of input string of terminals, p m is the maximum number of combinations of symbol and attributes that can produce the same string of terminals, and r m is the maximum number of productions that have the same starting non-terminal symbol in the right part. The growth of parsing time turned out to be almost linear function of the number of words in a sentence when parsing of sentences from the test database of Ukrainian fiction literature. Results. The developed method has been implemented in the UkrParser software that is available open-source on GitHub. Conclusions. The developed algorithm was tested on the database of Ukrainian sentences and demonstrated ten times faster parsing speed than Stanford parser. The future research can be focused on the development of grammatically attributed ontologies for wider set of topics that should improve results of semantical sentence parsing.
Розглянуто інформаційні технології для спілкування людей з вадами слуху, які допомагають у вивченні, розпізнаванні та перекладі жестової мови. Ця проблема є надзвичайно актуальною та соціально значущою. Основну увагу приділено можливості спілкування з людьми, що чують використання телебачення, інтернет, соціальних мереж і засобів зв'язку для доступу до інформації. Проаналізовано повноту використання нечуючими сучасних інформаційних технологій і досліджено фактори, які обмежують їх повноцінне використання. Розглянуто сучасні програмні засоби, що допомагають спілкуванню та навчанню нечуючих людей, такі як системи сурдоперекладу тексту жестовою мовою, системи розпізнавання звуку і трансляції в жест, системи дистанційного навчання жестовій мові, системи спілкування жестовою мовою на віддалі. Проведено опитування людей з вадами слуху для виявлення основних потреб цього сегмента населення. Більшість з опитуваних постійно спілкуються з людьми, які не розмовляють жестовою мовою. При цьому найбільші труднощі полягають у складності розуміння чуючої людини і донесення думки до співрозмовника. Також значною проблемою виявилося те, що нечуючі не можуть зрозуміти те, що люди говорять голосом між собою, що створює значні бар'єри у спілкуванні і довірі. Проведене опитування дає змогу визначити напрямки подальших досліджень у створенні нових інформаційних технологій та програмних застосувань для покращення умов життя нечуючих людей. Опитування показало, що значну увагу під час розроблення допоміжних засобів потрібно приділити можливості сурдоперекладу. Ключові слова: жестова мова; система перекладу; система розпізнавання звуку; відеословник; програмний застосунок.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.