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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Grammatical Inference Model for Measuring Language Complexity

verfasst von : Leonor Becerra-Bonache, M. Dolores Jiménez-López

Erschienen in: Advances in Computational Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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The 21st century has re-opened the interest of Linguistics on the complexity of natural languages. The equi-complexity dogma –the idea that all languages must be equally complex– has been challenged by a number of researchers that claim that indeed natural languages differ in complexity. In the last fifteen years, challengers of the equi-complexity dogma have proposed many complexity measures that depend on their way of defining complexity. In this paper, we propose a grammatical inference model to measure the relative complexity of languages. The computational tool we introduce is the result of an interdisciplinary study inspired in the process of natural language acquisition.

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Metadaten
Titel
A Grammatical Inference Model for Measuring Language Complexity
verfasst von
Leonor Becerra-Bonache
M. Dolores Jiménez-López
Copyright-Jahr
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19258-1_1