
handle: 10138/159405
Kaksijakoisten verkkojen merkkijonokoodaus mahdollistaa sen, että toonifonologian autosegmentaalisessa kuvausessa käytettävä verkkojen toisinkirjoittaminen voidaan toteuttaa käyttäen olemassa olevia ja runsaasti optimoituja äärellistilaisia transduktorityökaluja (Yli-Jyrä 2013). Käsillä oleva työ kuvailee ankarasti tämän kooditeoreettisen lähestymistavan ja yleistää siihen liittyvän metodiikan kaikkiin sellaisiin kaksijakoisiin verkkoihin, joissa ei ole ristikkäisiä kaaria eikä järjestämättömiä solmuja. Työssä esitetään kolme bijektiivisesti toisiinsa suhteutettua koodia, joista kullakin on erityiset luonteenpiirteet ja vapaus rikkoa tai ilmaista nk. Obligatory Contour Principle -rajoite. Koodit ovat äärettömiä, äärellistilaisesti esitettyjä ja optimaalisia (tehokkaasti laskettavia, käännettäviä, paikallisesti ikonisia ja kompositionaalisia) Kornain (1995) määrittelmän mukaisesti. Nämä kolme koodia laajentavat koodaukseen perustuvaa lähestymistapaa visualisoinnilla, yleisyydellä ja joustavuudella ja ne tekevät koodatuista graafeista vahvan ehdokkaan silloin, kun autosegmentaalisen fonologian formaali semantiikka tai risteämättömät kohdistusrelaatiot toteutetaan säännöllisen kieliopin puitteissa.
A string encoding for a subclass of bipartite graphs enables graph rewriting used in autosegmental descriptions of tone phonology via existing and highly optimized finite- state transducer toolkits (Yli-Jyrä 2013). The current work offers a rigorous treatment of this code-theoretic approach, generalizing the methodology to all bipartite graphs having no crossing edges and un- ordered nodes. We present three bijectively related codes each of which exhibit unique characteristics while preserving the freedom to violate or express the OCP constraint. The codes are infinite, finite-state representable and optimal (efficiently computable, invertible, locally iconic, compositional) in the sense of Kornai (1995). They extend the encoding approach with visualisation, generality and flexibility and they make encoded graphs a strong candidate when the formal semantics of autosegmental phonology or non-crossing alignment relations are implemented within the con- fines of regular grammar.
Peer reviewed
regular expressions, decoding, säännölliset lausekkeet, computational phonology, laskennallinen fonologia, autosegments, koodit, äärellistilaiset transduktorit, purkaminen, Electronic, automation and communications engineering, electronics, autosegmentit, Computer and information sciences, äärelliset transduktorit, codes, autosegmentaalinen fonologia, phonology, koodausteoria, Languages, säännölliset kielet, coding theory, graph decomposition, autosegmental phonology, graafien dekompositio, finite-state transducers, fonologia, Mathematics
regular expressions, decoding, säännölliset lausekkeet, computational phonology, laskennallinen fonologia, autosegments, koodit, äärellistilaiset transduktorit, purkaminen, Electronic, automation and communications engineering, electronics, autosegmentit, Computer and information sciences, äärelliset transduktorit, codes, autosegmentaalinen fonologia, phonology, koodausteoria, Languages, säännölliset kielet, coding theory, graph decomposition, autosegmental phonology, graafien dekompositio, finite-state transducers, fonologia, Mathematics
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
