Una red de transición aumentada o ATN es un tipo de estructura de teoría de grafos utilizada en la definición operacional de lenguajes formales , especialmente en el análisis sintáctico de lenguajes naturales relativamente complejos y que tiene una amplia aplicación en inteligencia artificial . Una ATN puede, teóricamente, analizar la estructura de cualquier oración , por complicada que sea. Las ATN son redes de transición modificadas y una extensión de las RTN [ cita requerida ] .
Las ATN se basan en la idea de utilizar máquinas de estados finitos ( modelo de Markov ) para analizar oraciones. WA Woods en "Transition Network Grammars for Natural Language Analysis" afirma que al agregar un mecanismo recursivo a un modelo de estados finitos, el análisis se puede lograr de manera mucho más eficiente. En lugar de construir un autómata para una oración en particular, se construye una colección de gráficos de transición. Una oración gramaticalmente correcta se analiza al alcanzar un estado final en cualquier gráfico de estados. Las transiciones entre estos gráficos son simplemente llamadas a subrutinas desde un estado a cualquier estado inicial en cualquier gráfico de la red. Se determina que una oración es gramaticalmente correcta si se alcanza un estado final con la última palabra de la oración.
Este modelo cumple con muchos de los objetivos establecidos por la naturaleza del lenguaje, ya que captura las regularidades del lenguaje. Es decir, si hay un proceso que opera en varios entornos, la gramática debería encapsular el proceso en una única estructura. Esta encapsulación no solo simplifica la gramática, sino que tiene la ventaja adicional de la eficiencia de la operación. Otra ventaja de este modelo es la capacidad de posponer las decisiones. Muchas gramáticas utilizan la suposición cuando surge una ambigüedad . Esto significa que aún no se sabe lo suficiente sobre la oración. Mediante el uso de la recursión, las redes neuronales activas resuelven esta ineficiencia posponiendo las decisiones hasta que se sepa más sobre una oración.