JPS63263542A - Expert system - Google Patents

Expert system

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Publication number
JPS63263542A
JPS63263542A JP62098094A JP9809487A JPS63263542A JP S63263542 A JPS63263542 A JP S63263542A JP 62098094 A JP62098094 A JP 62098094A JP 9809487 A JP9809487 A JP 9809487A JP S63263542 A JPS63263542 A JP S63263542A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
syntax
knowledge
character string
inference
backward
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP62098094A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Taro Morishita
森下 太朗
Toshiyuki Tanaka
敏幸 田中
Shigeki Kuga
空閑 茂起
Masahiro Wada
和田 正寛
Nobuo Nakamura
信夫 中村
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sharp Corp
Original Assignee
Sharp Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sharp Corp filed Critical Sharp Corp
Priority to JP62098094A priority Critical patent/JPS63263542A/en
Publication of JPS63263542A publication Critical patent/JPS63263542A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To enable even an expert unaccustomed to computers to easily develop an expert system by describing both of forward and backward rules together in a natural form of Japanese-language sentences in one file. CONSTITUTION:A Japanese language input and editing means 1, a means 2 in which an inputted character string is stored, an expression limiting means (syntax) 3 which is so devised that knowledges for both of forward and backward inference can be described together, a means 4 which segments required terms from the inputted character string based on a prescribed syntax, a means 5 which syntactically analyzes the character string based on the prescribed syntax and segmented terms, an inference executing means 10 which has the internal format of knowledge based on the Japanese-language sentence expression, a means 6 which converts the syntactical analysis result to a prescribed internal format, a means 7 on which syntactic and semantic errors are displayed if they exist in the character string, and a means 9 in which the converted prescribed knowledge internal format is stored are provided. Input knowledges for both of forward and backward inference are made into a knowledge base in each inference format in accordance with the syntax prepared on the system side.

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 本発明は専門家の仕事を代行するコンピュータシステム
、いわゆるエキスパートシステムにおいて、前向き推論
用の知識、後向き推論用の知識を自然な形で混在させて
記述できる、知識の入力方式を備えたエキスパートシス
テムに関するものである。
[Detailed Description of the Invention] <Industrial Application Field> The present invention is a computer system that performs the work of experts, a so-called expert system, in which knowledge for forward reasoning and knowledge for backward reasoning are mixed in a natural manner. It relates to an expert system with a knowledge input method that can be described as follows.

〈従来の技術〉 専門家が保有する知識を知識ベース化する場合、使用す
るエキスパートシステムに用意された一定のシンタック
スに従って、システムが理解できる形で入力知識の記述
を行なうことが必要である。
<Conventional Technology> When converting the knowledge held by experts into a knowledge base, it is necessary to describe the input knowledge in a form that the system can understand, according to a certain syntax provided by the expert system used.

しかし従来のエキスパートシステムでは知識の表現自体
が難しい上に、シンタックスがプログラミング言語的な
内容になっているものが多く、計算機に馴染みの薄い専
門家が直接エキスパートシステムに知識を入力すること
は大変困難な作業となっている。
However, in conventional expert systems, it is difficult to express knowledge, and the syntax of many of them is similar to programming languages, making it difficult for experts who are not familiar with computers to input knowledge directly into expert systems. It has become a difficult task.

このような問題点色解決する1つの方法として、自然言
語入力等の柔軟なマンマシンインタフェースをエキスパ
ートシステムの知識獲得部に備え付けることが試みられ
るようになってきた。
As one method to solve these problems, attempts have been made to equip the knowledge acquisition section of an expert system with a flexible man-machine interface such as natural language input.

しかし、そのようなシステムにおいても、従来技術によ
るものは、 (1)自然な文章の形では記述できない(2)前向き推
論・後向き推論の入力の口が別系統である。
However, even in such systems, those based on the prior art (1) cannot be described in the form of natural sentences; (2) the input ports for forward inference and backward inference are different systems.

といった問題を抱えているのが現状である。The current situation is that we have such problems.

〈発明が解決しようとする問題点〉 ・自然な形の文章での知識記述がしにくい。<Problem that the invention seeks to solve> - Difficult to describe knowledge in natural sentences.

・前向き推論、後向き推論の入力形式が不統一・前向き
推論、後向き推論の混在記述ができない。
・The input format for forward reasoning and backward reasoning is inconsistent. ・It is not possible to write a mixture of forward reasoning and backward reasoning.

本発明ではこの点を解決しようとしている。The present invention attempts to solve this problem.

第1魚目を解決する事により、シンタックスがプログラ
ミング言語風に偏っているような書きに1      
 くく読みにくい表記レベルから脱却できるので、計算
機に馴染みの薄いような専門家にもエキスパートシステ
ムの開発がより身近なものとなる。
By solving the first problem, you can avoid writing that has a syntax that is biased towards a programming language style.
Since it is possible to get rid of the level of notation that is difficult to read, the development of expert systems becomes more accessible to experts who are not familiar with computers.

第2.3点目を解決する事により、問題解決のプログラ
ミングの流れの中でこの部分は前向き推論、この部分は
後向き推論といった使い分けをする場合、考えやすくま
た、書きやすくなる。
By solving the second and third points, it becomes easier to think and write when using forward reasoning for this part and backward reasoning for this part in the flow of problem-solving programming.

く問題点を錦決するための手段〉 日本語を入力・編集する手段と、該入力された文字列を
記憶する手段と、前向き・後向き両推論用の知識が混在
して記述できるように工夫された表記制限の手段(シン
タックス)と、所定のシンタックスに基づいて、該入力
された文字列から必要な字句を切り出す手段と、所定の
シンタックスおよび切り出した字句に基づいて、該入力
された文字列を構文解析する手段と、日本語文章表記に
基づいた知識の内部形式を持つ推論実行手段と、構文解
析された結果を所定の内部形式に変換する手段と、該入
力された文字列にシンタックスあるいはセマンティクス
上の誤りがあればそれを表示する手段と、変換された所
定の知識の内部形式を記憶する手段とから構成される。
Methods for resolving problems> A means for inputting and editing Japanese, a means for memorizing the input character strings, and knowledge for both forward and backward reasoning are devised so that it can be written in a mixed manner. means (syntax) for restricting notation (syntax); means for cutting out necessary words from the input character string based on a predetermined syntax; means for parsing a string; a means for performing inference having an internal format of knowledge based on Japanese sentence notation; a means for converting the parsed result into a predetermined internal format; It consists of means for displaying syntactic or semantic errors, if any, and means for storing the internal format of the converted predetermined knowledge.

〈作用〉 ユーザが日本語文章により作成した、前向き・後向き混
在の入力知識を、システム側が用意したシンタックスに
従って、各推論形式毎にそれぞれ知識ベース化するよう
に作用する。
<Operation> It functions to convert forward and backward mixed input knowledge created by the user using Japanese sentences into a knowledge base for each inference format according to the syntax prepared by the system.

〈実施例〉 以下、本発明の一実施例を図面を参照しながら説明する
<Example> An example of the present invention will be described below with reference to the drawings.

第1図は本発明の混在入力方式の基本構成を示している
FIG. 1 shows the basic configuration of the mixed input method of the present invention.

同図において、入力・編集手段lは実際に混在の入力文
章を作成するためのツール、すなわち漢字エディタ等で
ある。
In the figure, the input/editing means 1 is a tool for actually creating mixed input sentences, such as a kanji editor.

前記入力・編集手段!で作成した入力文章を記憶装置に
記憶するツールが図の入力文記憶手段2であり、これは
具体的に、計算機のファイルシステム、ディスク等の記
憶装置を指す。
Said input/editing means! The input sentence storage means 2 shown in the figure is a tool for storing the input sentence created in the storage device in a storage device, and this specifically refers to a storage device such as a file system of a computer or a disk.

入力文章を読み込んでからエキスパートシステムの内部
形式(知識ベースデータ)に変換するまでの処理を制御
するのが制御手段8であり、コンパイラと呼ばれるプロ
グラミングシステムのことである。
A control means 8 is a programming system called a compiler that controls the processing from reading an input text to converting it into an internal format (knowledge base data) of the expert system.

前記制御手段8は以下のようなコンポーネントを管理・
制御している。
The control means 8 manages and manages the following components.
It's in control.

・字句解析手段4 トークンの種類を定義したテーブルを参照しながら、構
文的に意味のある最小単位の文字列を切り出す。
- Lexical analysis means 4 Cuts out the smallest unit of syntactically meaningful character strings while referring to a table that defines the types of tokens.

・構文解析手段5 前記字句解析手段4により切り出された文字列と文法規
則を基に、内部形式に対する中間的なデータ構造(表層
構造)を作成する。
- Syntactic analysis means 5 An intermediate data structure (surface structure) for the internal format is created based on the character string and grammar rules extracted by the lexical analysis means 4.

解析中、文法規則に合わないトークンの列が入力された
場合、横文解析処理は失敗するので、その結果を制御手
段に渡せばエラー処理も同時に行なえる。
During analysis, if a string of tokens that does not conform to the grammar rules is input, the horizontal sentence analysis process will fail, so if the result is passed to the control means, error handling can be performed at the same time.

・内部形式への変換手段6 構文解析の結果を解釈して内部形式を生成する。・Conversion means 6 to internal format Interpret the results of parsing and generate an internal format.

構文解析処理と同様に内部形式に書き込むには構造上お
かしいと判断される中間構造が(5)の結果として渡さ
れて来た場合セマンティックなエラーの処理を同時に行
なうことができる。
Similar to the syntax analysis process, if an intermediate structure that is determined to be structurally incorrect to be written into the internal format is passed as a result of (5), semantic error processing can be performed at the same time.

以上3つは一般のプログラミングシステムである。The above three are general programming systems.

・表示手段7 エラー表示や結果の表示を行なう。・Display means 7 Displays errors and results.

ディスプレイ装置及び画面表示のためのソフトウェアで
ある。
A display device and software for screen display.

・シンタックス記憶手段3 混在の入力文章を構文的に解釈するためのデータ(トー
クン、文法規則)を記憶し参照できるようにするための
手段。
- Syntax storage means 3 A means for storing and referencing data (tokens, grammar rules) for syntactically interpreting mixed input sentences.

計算機のメインメモリがこれに当たる。This is the main memory of a computer.

内部形式に変換されたデータは知識ベースとして、知識
ベース記憶手段lOによりメモリ上に格納される。これ
も通常のディスク、ファイルシステム等を指す。エキス
パートシステムの推論機構側10がこの知識ベースのデ
ータを読込み、推論1      を実行して問題解決
を行なう。
The data converted into the internal format is stored as a knowledge base on the memory by the knowledge base storage means IO. This also refers to normal disks, file systems, etc. The inference mechanism side 10 of the expert system reads this knowledge base data, executes inference 1, and solves the problem.

第2図は本方式による入力文章の内部形式への変換の一
例を示すものである。
FIG. 2 shows an example of conversion of an input text into an internal format using this method.

本方式の場合、内部形式の形が次のように決められてい
ることが望ましい。
In the case of this method, it is desirable that the internal format is determined as follows.

[1]事実・条件部・結論部の各単文毎にマツチングの
基本となるデータ構造(単文の内部形式)が用意されて
いる。
[1] A data structure (internal format of the simple sentence) that is the basis of matching is prepared for each simple sentence in the fact, condition, and conclusion parts.

[2]各単文の内部形式間がjf 、 And 、 O
r等により機能的に結合していることを表すデータ構造
が用意されている。
[2] The internal forms of each simple sentence are jf , And , O
A data structure is prepared that represents functional connection using r, etc.

[3]各単文の内部形式が、述語・体言・格助詞をマツ
チングの基本要素とするような構造になっている。
[3] The internal form of each simple sentence is structured such that predicates, nominals, and case particles are the basic elements of matching.

同図の内部形式の例では、述語のスロット(prd:)
と各格助詞に対応するいくつかの内部スロット(pos
:、top:、5ubj:等)があり、述語や体言を表
す文字列が入るようになっている。
In the example of the internal format in the same figure, the predicate slot (prd:)
and some internal slots (pos
:, top:, 5ubj:, etc.), and can contain character strings representing predicates and nominals.

推論の際は入力文章の構文要素に対応したこれらのスロ
ットとその値をキーとしてマツチングが進められる。こ
のように、入力した文章の表層構造を反映した内部槽′
造を持たせてやれば、日本語文章による入力が可能とな
る。
During inference, matching is performed using these slots and their values corresponding to the syntactic elements of the input sentence as keys. In this way, the internal tank′ that reflects the surface structure of the input text is created.
If you give it some structure, it will be possible to input Japanese sentences.

前向き推論においても後向き推論においても、その内部
形式を例のような表層構造を反映した形で表現すること
は可能である。
In both forward and backward reasoning, it is possible to express the internal form in a form that reflects the surface structure as in the example.

すなわち、後向きのマツチングの基本単位である単文の
表記を、前向きのマツチングの基本単位であるワーキン
グメモリ上の事実の表記と同一にしておけば少なくとも
条件部の表記上の統一が取れる。
That is, if the notation of a simple sentence, which is the basic unit of backward matching, is the same as the notation of a fact in working memory, which is the basic unit of forward matching, at least the notation of the conditional part can be unified.

ただ、前向き推論においては、一般にワーキングメモリ
に対する操作をルール中に記述する必要があるので、ワ
ーキングメモリ操作用の特別なシンタックスを持つ文(
アクション文)が要求される。
However, in forward reasoning, it is generally necessary to describe operations on working memory in the rules, so sentences with special syntax for working memory operations (
action statement) is required.

これに対しては、アクション文中の操作名(ア゛クショ
ン)として、°作る“、′削除する”等の予約語を用意
し、各アクション文の日本語文章としての構文を文法規
則に用意しておけば、自然な日本語文章化が可能である
To deal with this, reserved words such as ``create'' and ``delete'' are prepared as operation names (actions) in action sentences, and the syntax of each action sentence as a Japanese sentence is prepared as a grammar rule. If you do this, you will be able to create natural Japanese sentences.

また、通常の構文解析手法によれば解析木の各ノードに
特定のデータ構造を持たせたり、文法規則中でプログラ
ムの呼び出しを行うことができるので、解析した文章が
アクション文を含む前向きのルールであるか、後向きの
ルールであるかは構文解析木のもつデータから容易に判
別可能である。
In addition, according to normal parsing methods, each node in the parse tree can have a specific data structure, or a program can be called in a grammar rule, so the parsed sentence can be forward-facing rules that include action sentences. Whether it is a backward rule or a backward rule can be easily determined from the data in the parse tree.

第3図に入力文章の例を示す。FIG. 3 shows an example of an input sentence.

第4図に混在入力のシンタックスの一例を示す。FIG. 4 shows an example of the syntax of mixed input.

第5図にアクション名の意味を示す。Figure 5 shows the meanings of action names.

第6図に前向き・後向きの判断手順の一例を示す。FIG. 6 shows an example of the forward/backward determination procedure.

この例では、 ・第4図の1に示すように予約語として格助詞の種類を
決め、 ・第5図及び第4図の2に示すようにアクションとアク
ション文を決めれば第3図のような文章入力が可能とな
る。
In this example, ・Determine the type of case particle as a reserved word as shown in 1 in Figure 4, ・Determine the action and action sentence as shown in Figure 5 and 2 in Figure 4, and the result will be as shown in Figure 3. It is possible to input text.

第6図に処理の流れを例示する。FIG. 6 illustrates the flow of processing.

入力文章は字句解析部で1文字ずつ走査され、特定文字
に対するシンボルテーブルや特定語句に対する予約語テ
ーブル等を参照しなからトークンテーブルに定義された
トークン名を持つ単語の列に分解される。
The input text is scanned character by character in the lexical analysis unit, and is decomposed into a string of words having token names defined in the token table, with reference to a symbol table for specific characters, a reserved word table for specific words, etc.

構文解析処理部では、 ・字句解析処理部から渡されたトークン列は入力品詞列
として扱われ、文法テーブルに記述された文法規則を適
用して図の2に示すように構文構造を表わす本構造を求
める。
In the syntax analysis processing unit, the token string passed from the lexical analysis processing unit is treated as an input part-of-speech sequence, and the main structure representing the syntactic structure as shown in Figure 2 is created by applying the grammar rules described in the grammar table. seek.

通常の構文解析手法を使えば、木構造の各ノード(カテ
ゴリ)に所定のデータ構造を持たせることができ、また
各文法規則中にはそれらのデータを操作するための手続
きが書ける。 ここでは内部形式に必要なデータを構文
レベルで抽出し構造化している。
Using normal parsing techniques, each node (category) in the tree structure can have a predetermined data structure, and each grammar rule can contain procedures for manipulating that data. Here, the data necessary for the internal format is extracted and structured at the syntax level.

・また、あい昧さのない文法規則を作成しておけば解析
結果及び解析パスは一意に決まる。
・Also, if you create unambiguous grammar rules, the analysis results and analysis paths will be uniquely determined.

従って、解析パスにないようなトークン列が人力された
場合の判断は適用規則の有無によってできるので、たや
すくエラー処理が行なえる。
Therefore, if a token string that is not in the analysis path is entered manually, the judgment can be made based on the presence or absence of the application rule, so error handling can be easily performed.

内部形式への変換部では、構文解析処理によって抽出し
た構文的なデータから内部形式を作り出す。この部分の
処理は内部形式に依存するためシステムにより異なった
アルゴリズムとなる。
The internal format conversion section creates an internal format from the syntactic data extracted by the syntactic analysis process. The processing of this part depends on the internal format, so the algorithm will differ depending on the system.

例え−ば図の3で示すような表1構造に似通った形の内
部形式になっているならば、データサーヂとテーブルに
よるデータの置き換え及び内部形式のバッファへの書き
込みといった単純な手続きでよい。
For example, if the internal format is similar to the structure of Table 1 as shown in Figure 3, simple procedures such as data surge, data replacement with the table, and writing to the internal format buffer may be sufficient.

く効果〉 以上説明したように本発明の入力方式によれば、・自然
な日本語文章で知識の入力ができる。
Effects> As explained above, according to the input method of the present invention, knowledge can be input using natural Japanese sentences.

これにより、シンタックスがプログラミング言語風に偏
っているような書きにくく読みにくい表記レベルから脱
却できるので、計算機に馴染みの薄いような専門家にも
エキスパートシステムの開発がより身近なものとなる。
This makes it possible to get rid of the difficult-to-write, hard-to-read notation where the syntax is biased toward programming language style, and makes the development of expert systems more accessible to experts who are not familiar with computers.

・前向き推論、後向き推論の各ルールを統一的な書式で
、1つのファイル中に混在して書くことができる。
- Rules for forward inference and backward inference can be written in a unified format in a single file.

これにより、プログラミングを行う上で前向き推論と後
向き推論を並行してまたは互いに呼び合いながら処理す
る場合、考えやすさや書きやすさが向上するので、前・
後の融合推論を行う際には特に有効である。
This improves the ease of thinking and writing when forward inference and backward inference are processed in parallel or while calling each other during programming.
This is particularly effective when performing fusion inference later.

以上のように、本方式は裔向き・後向きの両方向推論メ
カニズムを組み込んだエキスパートシステムを開発する
際の自然言語インタフェースとして有用なものである。
As described above, this method is useful as a natural language interface when developing an expert system that incorporates a two-way inference mechanism for descendants and backwards.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本方式を実現するための基本構成を示すブロッ
ク図、第2図は本方式の入出力の例を示す図、第3図は
本方式に従った入力文章の例を示す図、第4図は本人力
方式を規定するシンタックスの例を示す図、第5図は前
向きのアクション名の一例を示す図、第6図は前向きル
ールか後向きルールかの判断手順の一例を示す図、第7
図は本方式による処理の流れを表わす概略図である。 ■・・・入力・編集手段、2・・・入力文記憶手段、3
・・・シンタックス記憶手段、4・・・字句解析手段、
5・・・構文解析手段、6・・・内部形式への変換手段
、7・・・表示手段、8・・・制御手段、9・・・知識
ベース記憶手段、10・・・前向き推論及び後向き推論
機構。 代理人 弁理士 杉 山 毅 至(他1名)第1図 (b) 第2図 第6図 前向き・後向きの別を判断 第7図(a)゛ 第7図(b) 第7図(c)
FIG. 1 is a block diagram showing the basic configuration for realizing this method, FIG. 2 is a diagram showing an example of input/output of this method, and FIG. 3 is a diagram showing an example of an input text according to this method. Figure 4 is a diagram showing an example of the syntax that defines the person-based method, Figure 5 is a diagram showing an example of a forward-looking action name, and Figure 6 is a diagram showing an example of the procedure for determining whether it is a forward-looking rule or a backward-looking rule. , 7th
The figure is a schematic diagram showing the flow of processing according to this method. ■...Input/editing means, 2...Input sentence storage means, 3
... syntax storage means, 4... lexical analysis means,
5... Syntactic analysis means, 6... Conversion means into internal format, 7... Display means, 8... Control means, 9... Knowledge base storage means, 10... Forward inference and backward reasoning. Reasoning mechanism. Agent Patent Attorney Takeshi Sugiyama (and 1 other person) Figure 1 (b) Figure 2 Figure 6 Determine whether facing forward or backward Figure 7 (a) - Figure 7 (b) Figure 7 (c) )

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 日本語を入力・編集する手段と、該入力された文字列を
記憶する手段と、表記制限の手段(シンタックス)と、
所定のシンタックスに基づいて、該入力された文字列か
ら必要な字句を切り出す手段と、所定のシンタックスお
よび切り出した字句に基づいて、該入力された文字列を
構文解析する手段と、日本語文章表記に基づいた知識の
内部形式を持つ推論実行手段と、構文解析された結果を
所定の内部形式に変換する手段と、該入力された文字列
にシンタックスあるいはセマンティクス上の誤りがあれ
ばそれを表示する手段と、変換された所定の知識の内部
形式を記憶する手段を有する、前向き・後向き両方向の
推論が可能なエキスパートシステムの知識獲得処理部に
おいて、前向き・後向きの両ルールを1つのファイル内
に日本語の文章による自然な形で混在記述できることを
特徴とするエキスパートシステム。
A means for inputting and editing Japanese, a means for storing the input character string, a means for restricting notation (syntax),
means for cutting out necessary words from the input character string based on a predetermined syntax; means for parsing the input character string based on the predetermined syntax and the cut words; An inference execution means having an internal form of knowledge based on text notation, a means for converting the parsed result into a predetermined internal form, and a syntactic or semantic error in the input character string, if any. In the knowledge acquisition processing unit of an expert system that is capable of forward and backward reasoning and has means for displaying the internal format of the converted predetermined knowledge and means for storing the internal format of the converted predetermined knowledge, both forward and backward rules are stored in one file. This expert system is characterized by being able to write mixed Japanese sentences in a natural manner.
JP62098094A 1987-04-21 1987-04-21 Expert system Pending JPS63263542A (en)

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JP62098094A JPS63263542A (en) 1987-04-21 1987-04-21 Expert system

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61134864A (en) * 1984-12-04 1986-06-21 テクトロニツクス・インコーポレイテツド Rule acquirement for expert system

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