データ指向解析

データ指向構文解析（DOP、データ指向処理とも呼ばれる）は、計算言語学における確率 モデルである。DOPは、パフォーマンス指向の文法フレームワークを開発することを目的として、1990年にRemko Schaによって考案された。他の確率モデルとは異なり、DOPは、例えば2レベルのサブツリー（ PCFGなど）に限定されるのではなく、ツリーバンクに含まれるすべてのサブツリーを考慮するため、より文脈依存の情報を得ることができる。^[1]

DOPにはいくつかのバリエーションが開発されています。1992年にRens Bodによって開発された最初のバージョンは木置換文法に基づいていましたが^[2] 、最近ではDOPは語彙機能文法（LFG）と組み合わせられています。その結果得られたDOP-LFGは機械翻訳に応用されています。DOPの学習とパラメータ推定に関するその他の研究も機械翻訳に取り入れられています。

• レムコ・シャのDOPに関する研究
• DOPホームページ
• Khalil Sima'an: ツリーバンクからの DOP モデルの学習; 計算の複雑さ
• Andy Way (1999)。LFG-DOPを使用した堅牢なMTのハイブリッドアーキテクチャ。実験的および理論的人工知能ジャーナル 11 (3):441–471。