Dependency graphs have proven to be a very successful model to represent the syntactic structure of sentences of human languages. In these graphs, widely accepted to be trees, vertices are words and arcs connect syntactically-dependent words. The tendency of these dependencies to be short has been demonstrated using random baselines for the sum of the lengths of the edges or its variants. A ubiquitous baseline is the expected sum in projective orderings (wherein edges do not cross and the root word of the sentence is not covered by any edge). It was shown that said expected value can be computed in $O(n)$ time. In this article we focus on planar orderings (where the root word can be covered) and present two main results. First, we show the relationship between the expected sum in planar arrangements and the expected sum in projective arrangements. Second, we also derive a $O(n)$-time algorithm to calculate the expected value of the sum of edge lengths. These two results stem from another contribution of the present article, namely a characterization of planarity that, given a sentence, yields either the number of planar permutations or an efficient algorithm to generate uniformly random planar permutations of the words. Our research paves the way for replicating past research on dependency distance minimization using random planar linearizations as random baseline.


翻译:依赖性图形已证明是一个非常成功的模型,可以代表人类语言句子的综合结构。 在这些图表中, 被广泛接受为树, 脊椎是字词, 弧是连接在理论上依赖的单词。 这些依赖性的倾向是短的, 已经用随机基线来显示边缘或变体长度的总和。 一个无处不在的基线是投影顺序中的预期和( 边缘不交叉, 句子的根字没有被任何边缘覆盖 ) 的预期和值。 显示上述预期值可以用美元( n) 时间来计算。 在本文章中, 我们的重点是平面定序( 根字可以覆盖), 并展示两个主要结果。 首先, 我们展示了平面安排中的预期金额与投影安排中的预期和数之间的关系。 其次, 我们还得出了美元(n)- 时间算法, 来计算边缘长度之和的预期值。 这两个结果来自本文章的另一种贡献, 即对规划的直线性基线的描述, 也就是对规划的直径直线性研究方式的描述, 以我们以往的精确性平面计划的方式, 将一次测算出一个句,, 将一次测算出我们测测测测为每次测测测测测的平。

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