DELPH-IN（基于HPSG的深度语言处理倡议）是一个由计算语言学家组成的国际合作项目，致力于开发用于人类语言深度语言处理的开源工具。该倡议旨在结合语言学和统计学方法，以计算方式理解文本和话语的含义。其工具基于两种形式化体系：中心语驱动短语结构语法（HPSG）和最小递归语义学（MRS）。自2005年以来，DELPH-IN每年举办一次峰会，这是一种非正式会议，参与者在此分享工作、寻求反馈并商定标准。
技术与资源
DELPH-IN提供了一套用于语法工程和句法分析的工具。语言知识构建器（LKB）是一个用于构建HPSG语法的语法工程环境。PET解析器（高效HPSG处理技术实验平台）生成带有MRS输出的HPSG句法树。ACE处理器（答案约束引擎）高效处理DELPH-IN语法，并能生成自然语言句子。LOGON基础设施支持基于转换的机器翻译，提供混合规则和随机翻译。
语法与语言资源
DELPH-IN维护着一个针对多种语言的手工构建计算HPSG语法目录。LinGO语法矩阵是一个开源入门套件，用于快速原型化广覆盖语法，提供常见语言现象的库。CLIMB库（基于矩阵实现的比较库）扩展了语法矩阵，以测试跨语言的替代分析。
语料库与树库
DELPH-IN还提供带注释的语料库。MRS测试套件包含用于测试MRS现象的典型句子，提供十多种语言版本。WikiWoods是一个解析语料库，带有英语维基百科的丰富句法语义注释。DeepBank使用英语资源语法对1989年《华尔街日报》的一百万词文本（与宾州树库相同）进行标注。基于埃里克·雷蒙德文章的《大教堂与集市》汇编，作为多语言测试套件使用。
社区与可用性
DELPH-IN的开源文化惠及Natural language processing社区，但对新手而言，可用性一直是一个挑战。开发者正在努力改进文档和教程。该倡议与Artificial intelligence和Machine learning领域的更广泛努力相关，尽管它侧重于符号和混合方法，而非Neural network方法。其资源用于需要深度语义分析的研究和应用，补充了诸如Large language model中的浅层技术。
参见
- 中心语驱动短语结构语法
- 最小递归语义学