Algebraic Structures in Natural Language addresses a central problem in cognitive science concerning the learning procedures through which humans acquire and represent natural language. Until recently algebraic systems have dominated the study of natural language in formal and computational linguistics, AI, and the psychology of language, with linguistic knowledge seen as encoded in formal grammars, model theories, proof theories and other rule-driven devices. Recent work on deep learning has produced an increasingly powerful set of general learning mechanisms which do not apply rule-based algebraic models of representation. The success of deep learning in NLP has led some researchers to question the role of algebraic models in the study of human language acquisition and linguistic representation. Psychologists and cognitive scientists have also been exploring explanations of language evolution and language acquisition that rely on probabilistic methods, social interaction and information theory, rather than on formal models of grammar induction.

This book addresses the learning procedures through which humans acquire natural language, and the way in which they represent its properties. It brings together leading researchers from computational linguistics, psychology, behavioral science and mathematical linguistics to consider the significance of non-algebraic methods for the study of natural language. The text represents a wide spectrum of views, from the claim that algebraic systems are largely irrelevant to the contrary position that non-algebraic learning methods are engineering devices for efficiently identifying the patterns that underlying grammars and semantic models generate for natural language input. There are interesting and important perspectives that fall at intermediate points between these opposing approaches, and they may combine elements of both. It will appeal to researchers and advanced students in each of these fields, as well as to anyone who wants to learn more about the relationship between computational models and natural language.

Acerca del autor

Shalom Lappin is a Professor of Computational Linguistics at the University of Gothenburg, Professor of Natural Language Processing at Queen Mary University of London and Emeritus Professor of Computational Linguistics at King’s College London. His research focuses on the application of machine learning and probabilistic models to the representation and the acquisition of linguistic knowledge.

Jean-Philippe Bernardy is a researcher at the University of Gothenburg. His main research interest is in interpretable linguistic models, in particular, those built from first principles of algebra, probability and geometry.

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Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a GreatBookPrices, 902B Paramount Pkwy, Ref: [transaction or order number], 60510, Batavia, Illinois, U.S.A., 1 410-964-0026, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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