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ヘッド駆動句構造文法( HPSG ) は、カール・ポラードとイヴァン・サグ によって開発された、高度に語彙化された制約ベースの文法です[ 1 ] [ 2 ]。[ 3 ] [ 4 ]これは、依存文法とは対照的に、句構造文法の一種であり、一般化句構造文法の直接の後継です。 HPSG は、コンピュータ科学(データ型理論と知識表現)などの他の分野から着想を得ており、フェルディナン・ド・ソシュールの記号の概念を使用しています。統一された形式主義を使用し、モジュール式に構成されているため、自然言語処理に適しています。
HPSGには、通常は文法に属するとは考えられていない原理や文法規則、語彙項目が含まれています。形式主義は語彙主義に基づいています。つまり、語彙は単なる項目のリストではなく、それ自体が豊かな構造を持っています。個々の項目には型が付けられています。型は階層を形成します。文法の初期バージョンは語彙化が進んでおり、文法規則（スキーマ）は少なかったです。最近の研究では、より多くの、より豊かな規則が追加され、構文文法に似てきています。[ 5 ]
HPSGが扱う基本型は記号です。単語と句は記号の2つの異なるサブタイプです。単語には[PHON]（音、音声形式）と[SYNSEM]（構文情報と意味情報）の2つの特徴があり、どちらもさらにサブ特徴に分割されます。記号と規則は、型付き特徴構造として形式化されます。
HPSG は、型階層内での位置と属性値行列(AVM) で表される内部特徴構造によって定義される記号を組み合わせることによって文字列を生成します。 [ 4 ] [ 6 ]特徴は、値として型または型のリストを受け取り、これらの値はさらに独自の特徴構造を持つ場合があります。文法規則は、主に記号が互いに課す制約によって表現されます。記号の特徴構造は、その音韻的、統語的、意味的特性を記述します。一般的な表記では、AVM は特徴を大文字で、型をイタリック体の小文字で記述します。AVM の番号付きインデックスは、トークンの同一値を表します。
以下の単語（この場合は動詞であり、「週末の素敵な散歩」のような名詞ではない）「walks」の簡略化されたAVMでは、動詞のカテゴリ情報（CAT）は、動詞を説明する特徴（HEAD）と、動詞の引数を説明する特徴（VALENCE）に分けられます。
「歩く」は、動詞型のヘッドを持つ単語型の標識です。自動詞である「歩く」には補語はありませんが、三人称単数名詞の主語が必要です。主語の意味値（CONTENT）は、動詞の唯一の引数（歩いている人）と共索引付けされています。「彼女」を表す以下のAVMは、これらの要件を満たすSYNSEM値を持つ標識を表しています。
句型の記号は、1 つ以上の子要素と統合し、情報を上方向に伝播します。以下の AVM は、ヘッド - サブジェクト - 句の直接優位ルールをエンコードします。このルールでは、ヘッド子要素 (動詞) と、動詞の SUBJ 制約を満たす非ヘッド子要素の 2 つの子要素が必要です。
最終的に得られるのは、動詞のヘッド、空のサブカテゴリ化機能、そして2つの子要素を順序付ける音韻値を持つ記号である。
HPSGの実際の文法はすべて特徴構造で構成されているが、言語学者は、同等のAVMでは扱いにくい場合、記号の統一性を表すためにツリー構造を用いることが多い。
HPSG形式に基づいたさまざまな構文解析器が作成されており、現在最適化が研究されています。ドイツ語の文を解析するシステムの例として、ベルリン自由大学が提供しているものがあります。[ 7 ]また、ベルリン自由大学の文法グループのCoreGram [ 8 ]プロジェクトは、TRALEシステムに実装されたオープンソースの文法を提供しています。現在、共通のコアを持ち、公開されているドイツ語[ 9 ]、デンマーク語[ 10 ]、中国語（北京語）[ 11 ]、マルタ語[ 12 ]、ペルシア語[ 13 ]の文法があります。
さまざまな言語の大規模な HPSG 文法が、 Deep Linguistic Processing with HPSG Initiative ( DELPH-IN ) で開発されています。[ 14 ]英語、 [ 15 ]ドイツ語、[ 16 ]日本語[ 17 ]の広範囲をカバーする文法がオープンソース ライセンスで利用可能です。これらの文法は、LKB、PET、[ 18 ] Ace、[ 19 ]およびagree [ 20 ]など、さまざまな相互互換性のあるオープンソース HPSG パーサーで使用できます。これらはすべて、「最小再帰意味論」、MRS の形式で意味表現を生成します。[ 21 ] HPSG 形式の宣言的な性質により、これらの計算文法は通常、構文解析と生成 (意味入力から表層文字列を生成する)の両方に使用できます。 DELPH-INが配布しているツリーバンクは、文法の開発とテスト、および構文解析時（または生成時）に妥当な解釈を決定するためのランキングモデルのトレーニングに使用されます。
Enjuは、日本の東京大学の辻井研究室によって開発された、英語向けの広く利用可能な確率的HPSGパーサーです。[ 22 ]