Microsoft Word - SR doc

Size: px

Start display at page:

Download "Microsoft Word - SR doc"

あつみねねごろ
7 years ago
Views:

1 3. Merge と SR 3.1. Merge 2 章では構造構築の部品となるそれぞれの語彙範疇の意味について考えたいよいよ構造構築と意味の関係の考察に入ろう Computational System における構造構築の基本的な操作は Merge( 併合 ) と呼ばれる 14 (43) Merge( 併合 ) i. 2 つの要素 (Numeration の中の語彙項目もしくは Merge の結果物 )α, β を選ぶ α と β をつないで 1 つの構築物にする ii. α β 新しく作られた構築物はその構成要素のどちらかを主要部 (head) としその主要部の素性を持つ以下では主要部につながるほうの枝を太く表示して表わすことにする日本語の場合原則的に右側の要素が主要部となる α β (43) の定義は表現の仕方の細かい点はともかく大筋においては Chomsky (1995) などで提案されたとおりのものである (43ii) の α と β の関係はしばしば sister( 姉妹関係 ) という用語で呼ばれる 2 章では語彙範疇に S 型, U 型, L 型の 3 つのタイプがあるということを論じた Merge というのは単に 2 つのものが 1 つになるというだけではなくどちらかが主要部になるという点で非対称的な関係である論理的可能性としては次の 9 つの組み合わせがありうる ( 日本語の語順に合わせてすべてあとのほうが主要部であるとする ) (44) S 型 +S 型 S 型 +U 型 S 型 +L 型 U 型 +S 型 U 型 +U 型 U 型 +L 型 L 型 +S 型 L 型 +U 型 L 型 +L 型以下で述べるようにどの型の語彙とどの型の語彙がどちらを主要部として Merge するかで結果として得られる解釈が異なっていく順に説明する 3.2. U 型 +S 型 S 型 +U 型 U 型 +U 型たとえば黄色いと鳥が Merge するとしようこの 2 つの語彙の Lexicon での指定はおそらく (45) のようになっているだろうので Numeration では (46) のようになる (45) U: x [_: 黄色い ] S: x [ 類 1: モノ ; 類 2: 鳥 ] 14 いくら X-bar theory を定めたところで句構造規則そのものは学習するべきものであり生得的 ( そして言語普遍的 ) なものであるとは考えられないその点で生得的な Computational System の中で働く操作として Merge が提案されたのは妥当なことであるしかし Merge という操作だけではあまりにも抽象的 / 一般的でありどんな語彙がどんな語彙とも構造を成してしまいかねないそのあたりをどのように制限するのかについてもチョムスキー自身はあまり明言していないがおそらく Numeration の段階でどのような順番で Merge を適用するかが ( 少なくとも部分的に ) 指定されている必要があるだろう 1.3 節で提案した図でいうとその指定は Numeration Extractor のモジュールにおいて成されると想定しているがその点についてはもう少し研究が進んでからまとめて述べる予定である p.13 (SR doc)

2 (46) 黄色い u 1 鳥 x 2 そのまま SR になったとしたら (47) のようになるところであるが明らかに黄色い鳥という表現において黄色いという特性はその鳥の特性であるので (48) の SR は (49) であると考えたい (47) U1: xn [_: 黄色い ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: 鳥 ] (48) 黄色い u 1 鳥 x 2 (49) U1: x2 [_: 黄色い ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: 鳥 ] つまり (47) と (49) の違いが Merge という統語操作の効果の 1 つである次のように SR の変換規則を定める (50) U 型と S 型の Merge と SR: (51) αu n Un: xm [_: α] Sm: xm [_: β] βx m では (51) のような場合にはどうなるだろうか αx m βu n 形容詞黄色いと名詞鳥の組み合わせの場合形態的な ( つまり必ずしも意味解釈とは無関係の ) 接続形に関わる制限も関わってくるので U 型の名詞と S 型の名詞で考える名詞でも Update 機能しか持てないものがある 15 (52) a. 木製の椅子 b. フロリダ産のオレンジ c. 特大の皿 d. 突然の大雨 e. 上々の出来興味深いのはこれらの表現は語順を入れ替えると解釈不可能になるという事実である (53) a. * 椅子の木製 b. * オレンジのフロリダ産 c. * 皿の特大 d. * 大雨の突然 e. * 出来の上々たとえば木製の椅子の意味は木製であるものと椅子であるものとの交わり (intersection) であると言われることがよくある intersection とは対称的 (symmetrical) な関係であるから語順が入れ替わっていても解釈が成り立ってもいいところであるところが現実として私たちの頭の中の言語は (53) に解釈を与えることを拒否しているこれは統語論の働きであると考えるしかない (53) では下線部の表現が Update 機能を持っているが日本語では A の B という語順では通常 B が主要部となるため Update 機能を持っているほうの表現が主要部となり (50) が適用できなくなるから 15 (52) および (53) の例は民部 2012 による民部紘一 (2012) 名詞の意味と修飾における役割, 九州大学卒業論文. p.14 (SR doc)

3 である 16 (53) が容認不可能であることが説明できるように次のように仮定する (54) 見出しオブジェクトが決定しない U 型の SR は不適格 (ill-formed) であるもちろん U 型の語彙が決して主要部にならないというわけではない次の例のように U 型に対して別の U 型が修飾するということはありうるからである (55) a. 超特大の皿 b. 本当に突然の大雨このような構造については次のように分析しておく (56) Lexicon の指定のままならば次のような SR が派生するところであるが U 型と U 型が Merge した場合には (58) が適用して同じオブジェクトの同じ attribute についての記述である (59) になると考えておく (57) U1: xn[_: 本当に ] U2: xm[_: 突然 ] S3: x3 [ 類 : 大雨 ] (58) U 型と U 型の Merge と SR: αu n Um: xk [_: αβ] (59) U2: xm[_: 本当に突然 ] βu m (59) がさらに大雨 x3 と Merge しているので (50) が適用して (60) の SR が結果として出力される (60) U2: x3[_: 本当に突然 ] S3: x3 [ 類 : 大雨 ] もちろん (61a) のような場合は構造も (61b) のようになっており (58) は関係なくその場合の SR は (61c) である (61) a. 激しい突然の大雨 b. c. U1: x3[_: 激しい ] U2: x3[_: 突然 ] S3: x3 [ 類 : 大雨 ] 16 (i) のような場合には A の B の B が Update 機能を持つことが許されている (i) a. お姉ちゃんのバカ! b. 太郎のいじっぱり! おそらく (i) は特殊な叙述構文とみなすべきであろうただしこの構文は常に可能とは限らない (ii) a. * おまえの食いしん坊! b. * あの子のわからず屋! c. * そいつの根性なし! p.15 (SR doc)

4 問題 3.2 S 型の語彙と U 型の語彙が Merge していると考えられる例をあげその SR を書きなさい 3.3. S 型 +S 型 A の B の A が S 型の場合には U 型の場合と解釈が大きく異なる U 型が関わる場合には見出しオブジェクトが構造的に決定されたのに対して S 型同士が Merge した場合には 2 つのオブジェクトの関係は ( 原則的に ) 予測できない (62) ジョン x 1 のパソコン x 2 (62) の最もよくある解釈はジョン x 1 がパソコン x 2 の所有者であるというものかもしれないがその解釈しかできないとは限らない極端な場合にはジョン x 1 が独り立ちしたときにメアリが購入したパソコン x 2 というような非常に遠い関係である可能性もあるつまり (62) の SR はジョン x 1 が何らかの意味でパソコン x 2 と関係があるということしか表していないと考えるべきである (63) のように固有名詞と固有名詞で A の B という表現を作っても私たちはたとえば (64) のように考えてなんとか関係づけてしまう (63) メアリ x 1 のジョン x 2 (64) a. メアリが所有している犬のジョン b. メアリが心底憧れているスターのジョン c. メアリにいつもつきまとっているジョン d. メアリが次に担当する予定になっている顧客のジョン (63) の表現そのものからは (64) のどれであるかもしくはこれ以外に正解があるのかはわからない私たちはいろいろな背景知識から x 1 と x 2 がどのような関わり方をしているのかということを補って理解するだけなのであるこのように S 型と S 型で A の B という表現を作った場合の解釈は非常に幅が広いので SR としては最大限の自由度を持たせた上で実際の理解の段階では使用頻度等によって容認性が決まると考えたいそこで (62) の場合の SR を次のように書き表すことにする (65) S1: x1 [ 類 1: モノ ; 名称 : ジョン ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2 : パソコン ] Relate x1 to x2. 一般的に書くと次のようになる (66) S 型と S 型の Merge と SR: αx n Sn: xn [_: α] Sm: xm [_: β] Relate xn to xm. βx m 問題はもちろん Relate という指令をどのように実行するかということである次のように考えたい (67) Relate xn to xm. (i) xn and xm are related. であればそれでよし (ii) そうでなければデータベースに情報を加えて xn and xm are related. という状態にする (68) xn and xm are related, if any of (i)-(iv) holds. (i) xn=xm (ii) attribute(xn)=xm (iii) attribute1(oy)=xn and attribute2(oy)=xm p.16 (SR doc)

5 (iv) xn and Oy are related, and xm and Oy are related たとえば (65) の場合データベースが例えば (69)-(71) のようになっていれば ( もしくはそのように変更すれば ) x1 and x2 are related. ということになる 17 (69) x1 [ 類 1: モノ ; 名称 : ジョン ] x2 [ 類 1: モノ ; 類 2 : パソコン ; 所有者 : x1] (70) x1 [ 類 1: モノ ; 名称 : ジョン ] x2 [ 類 1: モノ ; 類 2 : パソコン ] O3 [ 類 1: デキゴト ; 類 2 : 売り払った ; Agent : x1; Theme : x2] (71) x1 [ 類 1: モノ ; 名称 : ジョン ] x2 [ 類 1: モノ ; 類 2 : パソコン ] O3 [ 類 1: デキゴト ; 類 2 : 事件 ; 被害者 : x1; 犯人 : O4] O4 [ 類 1: デキゴト ; 類 2 : 使用した ; Agent : O4; Theme : x2] (69) よりも (70) のほうがそして (70) よりも (71) のほうが (65) との違いが大きいのでもともとの情報として (65) しかないならば (69) のような変更の仕方が最も効率的ということになるただしもともと O 3 や O 4 のような情報があればそちらを利用するほうが効率的ということもありうるだからこそ多くの表現はどのような文脈で使われたかによってその解釈が大きく異なるのである Relate という指令を含んだ SR が出力されると言語使用者は多くの場合新たに related という関係が成り立つようにデータベースの調整を迫られる related という関係は (68) のように前提から導出される結果であるからデータベースの調整とは指定された結果を出すような前提を復元することであるこのような論理的思考はアブダクション (abduction) と呼ばれる国語の試験で試される文章の理解力にせよ日常会話での意味がわからないというセリフにせよ問題にされているのは SR が出力されるかどうかではなくその SR が求めるアブダクションを滞りなく解決できるかということである (68) で (i)-(iv) の方法があることからもわかるように related という関係が成立するような解決方法は論理的可能性としては無限にある私達は全体として最も効率的な方法で何か所ものアブダクションを解決することを求められていることになるだろう注目するべきなのは U 型の表現が関わっている場合にはこのような解釈の自由度が存在しないということであるたとえば黄色いマットという表現が黄色い花瓶がのっているマットと解釈されることは普通ない 18 黄色いは必ず ( 主要部である ) マットの性質でなければならないのであるこれはジョンのパソコンと言っても必ずしもジョンがそのパソコンの所有者とは限らないという事実と好対照をなしている (69)-(71) はそれぞれ (68ii, iii, iv) の例であったが (68i) の例と考えられるのが (72) の例である (72) a. バイトの大学生 b. アメリカ人の大学教授上の分析に従えば (72) の SR は次のようになる (73) S1: x1 [ 類 1: モノ ; 類 2: バイト ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: 大学生 ] Relate x1 to x2. そして (68i) により x1 = x2 と仮定することによって Relate 指令を解決したのならば結果的に次のような情報が導かれることになる (74) S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: 大学生 ; 類 3: バイト ] 17 (69)-(71) はそれぞれ (68ii, iii, iv) の場合に相当しているこのほかに (68i) により x1=x2 を成立させるという方法もありえるがそれについてはすぐ下で論じる 18 ただし花瓶とマットとの間に花瓶によってマットが識別できるような対応関係が確立している場合にはこの解釈は不可能でない可能性もある ( 坂原茂氏の指摘による ) たとえばくちばしの色を問題にしているときにこの鳥は黄色いと言えるような意味で黄色い鳥と表現する場合がこのケースであるこの場合は黄色いは鳥の色ではなくくちばしの色であるがそのくちばしが鳥の特性の一部である場合にはこの鳥は黄色いと表現しても違和感がないつまりあるオブジェクトの一部についての記述は大きな目で見ればそのオブジェクトについての記述と言えるからである同様に黄色いこのようなオブジェクトの階層関係の問題については 5 章であらためて論じる p.17 (SR doc)

6 この例の場合 (75) のような表現でも結果として得られる解釈にはほとんど違いがない (75) a. 大学生のバイト b. 大学教授のアメリカ人ただし常に (72) と (75) の言い換えができるとも限らず (76) の場合には同じ意味だとすると (76b) のほうが座りが悪く (77b) も (77a) と同じ意味には解釈しがたい (76) a. アメリカ人の先生 b.??/?* 先生のアメリカ人 (77) a. メガネの学生 b.?* 学生のメガネこれは section 2.2 の脚注 8 で言及したように Select 機能を持たせる際どの attribute の value を用いるのがより適切かという序列が文化 / 使用頻度的に決まっており A の B においては主要部である B のほうが A よりもその序列において上位であるほうが落ち着きがいいということだろう (72) と (75) の場合はその序列に大きな差がないためにどちらの言い方も容認可能なのであろうと考えているおそらく名称という attribute の value は Select 機能を持たせやすい序列の最上位に位置すると考えられるのでこのように考えると (78b) が (78a) と同じ意味として解釈できないということも説明できる (78) a. 先生のメアリ b. * メアリの先生 (65) の例で (68i) の解決方法が用いられないのも同じ理由であると考えている以上は名詞を主要部として名詞と Merge する場合であったが主要部の名詞が動詞と Merge する場合であっても基本的に同じである 19 (79) a. 歌っている少女 b. 歌っている x 1 少女 x 2 S1: x1 [ 類 1: デキゴト ; 類 2: 歌っている ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: 少女 ] Relate x1 to x2. (79) の Relate 指令を解決するには歌っているデキゴト x1 の Agent が x2 であると考える手もあるだろうし歌っているデキゴト x1 のテーマが x2 であると考える手もあるだろう日本語では Relate 指令の解決の仕方には統語的な制限があるとは思われない (80) a. [ 家族全員が楽しそうに笑っている ] 写真 b. [ 特別の道具なしでうまく作る ] コツまた形態的に動詞であってもとがったや似たなどは U 型であると考えたほうが妥当であろう問題 3.3 S 型の語彙と U 型の語彙が Merge していると考えられる例をあげその SR を書きなさい 3.4. S 型 +L 型 L 型 +L 型 L 型の語彙を主要部として S 型の語彙と Merge した場合その S 型の語彙が Select するオブジェクトが L 型の見出しオブジェクトとなる (81) Numeration 19 動詞が主要部で名詞と Merge する場合についても基本は同じであるがの以外の格助詞については項構造という概念を用いて考察するべき事象があるので 4 章であらためて取り上げるまた (79) においてもその項構造の部分が捨象してある p.18 (SR doc)

7 メアリ x 1 の年齢 x 2 (x 3 ) (82) (81) が Merge した場合の SR S1: x1 [ 類 1: モノ ; 名称 : メアリ ] L2: 年齢 (x1) 一般的に書いておく (83) S 型と L 型の Merge と SR: αx n βx m (x k ) Sn: xn [_: α] Lm: β(xn) ただし section 2.4 で述べたように本来 L 型の語彙でもその value がオブジェクトに相当している場合には Select 機能を持つ ( すなわち S 型になる ) ことがあるたとえば医者 x 1 という S 型の語彙とおくさんという語彙が Merge する場合おくさんが L 型として Merge すると (84) のようになるだろうが S 型として Merge すると (85) のようになる (84) 医者 x 1 おくさん x 2 (x 3 ) (85) S1: x1 [ 類 1: モノ ; 類 2: 医者 ] L2: おくさん (x1) 医者 x 1 [ おくさん (x 3 )]x 2 S1: x1 [ 類 1: モノ ; 類 2: 医者 ] S2: x2 [ 類 1: モノ ; 類 2: おくさん (x 3 )] Relate x1 to x2. (84) の場合には解釈に自由度がないが (85) の場合には Relate 指令の解決の仕方は言語使用者に任されているため様々な解釈が生まれる x1 = x2 として医師を職業としているおくさんという解釈にもなりえるしまたおくさん (x1)=x2 と考えたとするとその解釈は (84) の場合と見分けがつかなくなるさらに何らかの理由でこれらの解釈よりも ( 警察ではなく ) 医者が責任を持て預かっていたはずのおくさんという解釈が選ばれることもありえないとは言えないこれらはすべて S 型と S 型の Merge において見られるのと同じ特徴である上の例は S 型 +L 型の例であるがたとえば教え子のおくさんのような L 型 +L 型であっても扱いは変わらない問題 3.4 次の文の [ ] 内の構造を書きその構造にしたがって SR を導きどのような解釈になるか説明しなさい ( 大相撲の野球賭博問題で警視庁組織犯罪対策 3 課は19 日までに恐喝容疑などで )[ 現役力士の実兄の元力士 ]( を立件する方針を固めた ) 3.5. L 型 +S 型 U 型 +L 型 L 型 +U 型 section 2.4 で述べたように L 型の語彙はその value を参照する Link 機能を持つそのため (86) のように言っていても (87) と同じような意味を持ちうる (86) a. [ この靴のサイズ ] は私には大きすぎる b. [ あの車の色 ] は目立ちすぎる c. [ その女性の年齢 ] は僕の年齢の倍だ p.19 (SR doc)

8 (87) a. [24] は私には大きすぎる b. [ 赤 ] は目立ちすぎる c. [34 才 ] は僕の年齢の倍だ注目するべきなのはこのような L 型の語彙を S 型の名詞を主要部として Merge すると同じような解釈ができないという点である (88) a. * サイズの靴 ( 24 の靴 ) b. * 色の車 ( 赤の車 ) c. * 年齢の女性 ( 34 歳の女性 L 型の語彙が S 型の語彙を主要部として Merge できないわけではない (89) a. サイズの測定 b. 色の追加 c. 年齢のごまかし (88) と (89) の違いは (88) では L 型の見出しオブジェクトが主要部の名詞によって Select されるオブジェクトであるという読みが期待されているという点であるしたがって次のような解釈が禁じられていることになる (90) L 型と S 型の Merge と SR: αx n (x k ) *Ln: α(xm) Sm: xm [_: β] βx m ところがそれぞれその attribute に対する value を補えば容認可能になる (91) a. 24 のサイズの靴 b. 赤い色の車 c. 30 歳以上の年齢の女性この点は民部 (2012) の指摘によるものである 20 さらに民部 (2012) の例文を示しておく (92) a. * 大きさの靴 b. ちょうどいい大きさの靴 (93) a. * 性格の太郎 b. 穏やかな性格の太郎 (94) a. * 作り方のプラモデル b. 複雑な作り方のプラモデル (95) a. * 長所のジョン b. 人懐っこさが長所のジョン (96) a. * 成績のメアリ b. ずば抜けた成績のメアリ (97) a. * 名前の男の子 b. 珍しい名前の男の子 (98) a. * 味の料理 b. 独特な味の料理 (99) a. * 動機の通り魔事件 b. 理不尽な動機の通り魔事件 (100) a. * 順位の決勝レース 20 民部紘一 (2012) 名詞の意味と修飾における役割, 九州大学卒業論文. p.20 (SR doc)

9 b. 過去最高の順位の決勝レース (101) a. * 犯人の連続殺人事件 b. 残忍な犯人の連続殺人事件 (102) a. * 日程の文化祭 b. 例年通りの日程の文化祭 (103) a. * 点数の合格者 b. 最高の点数の合格者そこで U 型と L 型が Merge した場合には U 型になると考えたい (104) U 型と L 型の Merge と SR: αu n βx m (x k ) Um: xk [β: α] これは少し特殊な合成方法に見えるかもしれないがデータベース上の特定の位置を指すという L 型の語彙の特性を考えれば特に不自然なものではないそのセルの場所を表すのが β でありそのセルに書き込むべき記述を表すのが α であるから当然 (104) のようになる U 型の表現は attribute が何であるかが不明なものが多いためこのように L 型と組み合わせることによってより情報量の多い U 型表現になっているのであるたとえば赤い色の車は次のようになる (105) (106) Lexicon の指定のままだったら : U1: xn[_: 赤い ] L2: 色 (x3) S4: x4[ 類 1: モノ ; 類 2: 車 ] (107) (104) が適用すると : U2: x3[ 色 : 赤い ] (108) さらに (50) が適用して : U2: x4[ 色 : 赤い ] S4: x4[ 類 1: モノ ; 類 2: 車 ] (104) は (91) を説明するためのものであったがこのように考えてくると (109) でも同様の説明が望ましいということになる (91) a. 24 のサイズの靴 b. 赤い色の車 c. 30 歳以上の年齢の女性 (109) a. サイズが 24 の靴 b. 色が赤の車 c. 年齢が 30 歳以上の女性 (109) では修飾表現の部分が A が B だ / である / のという形式であるためその解釈の方法が (110) と同じであるべきだという暗黙の了解があるかもしれないが (110) の場合の A は S 型であり (109) の場合の A は L 型であるという大きな違いがある (110) a. 太郎が委員長だ b. 太郎が悪い p.21 (SR doc)

10 そこで (109) の場合 (104) と主要部となるものは異なるが基本的に同じ SR が出力されると考えたい (111) L 型と U 型の Merge と SR: αx n (x k ) Um: xk [β: α] βu m 日本語では ~ は ~ が... という構文が頻出するがその中の多くのものは ~ が... の部分が L 型 +U 型になっている (112) a. 太郎は背が高い b. 桜は見た目がきれいだ c. キリスト教は信者が多い d. 彼は様子がおかしい e. あの人は体重が重い f. この高校は合格者が少ない g. あの国は税率が高い h. 新幹線は料金が高い i. この車は値段が高い j. スーパーマンは力が強い k. このリンゴは酸味が強いこれらの構文ではすべて (111) が適用しているまたここまでの例では A の B という形式のときには U 型 +L 型で (104) が A が B という形式のときには L 型 +U 型で (111) が適用していたがそう決まっているわけでもない (113) a. 色のはっきりしない服 b. 値段の高い料理 (114) a. 姉はジョギングが日課だ b. 今年は茶色が流行ですさらに詳しい考察は必要だろうが少なくとも一見したところがかのかということと U 型,L 型のどちらが先に出てくるかということは関係がなさそうである (112) のような文は英語に直訳しにくいことでも知られているもちろん英語にも age とか weight のような L 型と思われる語彙はあるわけだが (112) のような使われ方はしないのである逆に英語の場合次のような構文がありこれはまさに (112) で起きていることと同種の意味合成が起こっているのではないかと考えさせられる (115) a. John is [three years old]. b. This pool is [two meters deep]. (115) の用法の場合 old という語は attribute を定める働きしかしておらず value についてはまったく述べていないことに気がついてほしい ( 明らかに 3 才児は old ではない ) つまり英語の場合少なくとも限られた構文においては形容詞が L 型となる用法を持っていることになる形容詞が関わる構文については日本語と英語の間にいろいろな違いがあることが知られているが attribute をどのように表現するかという違いがその根底にあると思われてならない p.22 (SR doc)

11 3.6. まとめ section 3.1 で語彙範疇の組み合わせのタイプが 9 つありうるということを述べた関連する規則をここにまとめて再掲しておく (116) S 型 +S 型... section 3.3; (66) のような Relate 指令を含む U 型 +S 型... section 3.2; U 型に対して (50) が適用される L 型 +S 型... section 3.5; (90) に抵触してはいけない *S 型 +U 型... section 3.2; (50) が適用されず (54) によって非文法的となる U 型 +U 型... section 3.2;U 型に対して (58) が適用される L 型 +U 型... section 3.5; L 型と U 型に対して (111) が適用される S 型 +L 型... section 3.4; L 型に対して (83) が適用される (or (66) のような Relate 指令を含む ) U 型 +L 型... section 3.5; U 型と L 型に対して (104) が適用される L 型 +L 型... section 3.4; (66) のような Relate 指令を含む (50) U 型と S 型の Merge と SR: αu n βx m Un: xm [_: α] Sm: xm [_: β] (54) 見出しオブジェクトが決定しない U 型の SR は不適格 (ill-formed) である (58) U 型と U 型の Merge と SR: αu n βu m Um: xk [_: αβ] (66) S 型と S 型の Merge と SR: αx n βx m Sn: xn [_: α] Sm: xm [_: β] Relate xn to xm. (67) Relate xn to xm. (i) xn and xm are related. であればそれでよし (ii) そうでなければデータベースに情報を加えて xn and xm are related. という状態にする (68) xn and xm are related, if any of (i)-(iv) holds. (i) xn=xm (ii) attribute(xn)=xm (iii) attribute1(oy)=xn and attribute2(oy)=xm (iv) xn and Oy are related, and xm and Oy are related (83) S 型と L 型の Merge と SR: αx n βx m (x k ) Sn: xn [_: α] Lm: β(xn) p.23 (SR doc)

12 (90) L 型と S 型の Merge と SR: αx n (x k ) βx m *Ln: α(xm) Sm: xm [_: β] (104) U 型と L 型の Merge と SR: αu n βx m (x k ) Um: xk [β: α] (111) L 型と U 型の Merge と SR: αx n (x k ) βu m Um: xk [β: α] p.24 (SR doc)

Microsoft Word - SR doc

Microsoft Word - SR doc 3. 修飾関係 3.1. Merge 次にいよいよ複数の語の組み合わせによってどのように意味が構築されるかということについて考えていこう (3) の Computational System には Numeration を入力としその中の要素を組み合わせて構造を構築していくための操作 Merge( 併合 ) がある 22 (133) Merge( 併合 ) i. 2 つの要素 (Numeration