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- ひさとも かたづ
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1 [ 言語情報科学論 A] Semantic Analysis (J&M 1st Chap.15) 2007 年 07 月 09 日 言語情報科学講座林良彦教授 Text: Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1 st edition (Prentice Hall, 2000) & 2 nd edition, Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 1
2 Introduction semantic analysis: linguistic input に対して, Chap.14 で検討したような meaning representation を与える処理 syntax-driven semantic analysis: 15.1~15.4 Frege's principle of compositionality (compositional semantics): 文の意味はその構成要素の意味を組み合わせることによって構成される robust semantic analysis: 15.5 semantic grammars: 対象のドメインに存在する実体 (entity), 関係 (relation) を反映した形で, 文法 意味規則を作る information extraction: FST の cascade 接続で統語的な解析を行い, その結果を用いて, 抽出したい情報のテンプレートを埋める : Fig.15.7 (p.579) Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 2
3 Syntax-Driven Semantic Analysis (15.1) pipeline 的な処理フロー : Fig.15.1 (p.547) (15.1) AyCaramba serves meat. 構文木と意味表現はこうなるべき : Fig.15.2 (p.548) Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) syntax-directed approach 構文木を作り上げるために有限の文法ルールと語彙エントリを用いる. これに意味構造を構成する規則を付加する (semantic attachment) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 3
4 Semantic Augmentations to CFG Rules 一般形 : semantic attachment の導入 A α1... αn {f(αj.sem,..., αk.sem)} A.sem lexical rules: FOPC 定数を導入する ProperNoun AyCaramba {AyCaramba} MassNoun meat {Meat} grammar rules: 子ノードの意味から親ノードの意味を構成する non-branching rules: 単純にコピーする NP ProperNoun {ProperNoun.sem} NP MassNoun {MassNoun.sem} event の導入 (verb; serve) Verb serves { e,x,yisa(e,serving) Server(e,x) Served(e,y)} VP の解析が終わったときは, e,xisa(e,serving) Server(e,x) Served(e,Meat) が VP.sem となっている必要がある Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 4
5 lambda notation 以下の二つことが必要 Verb の semantic attachment におけるどの変数を Verb の項 (argument) で replace するのかを指定する 実際に replace を行う lambda notation: FOPC syntax を拡張 λxp(x) ; x:formal parameter λ-reduction: formal parameter に特定の term を代入 λxp(x)(a) の結果は P(A) 例 : λxλynear(x,y) λxλynear(x,y)(icsi) = λynear(icsi,y) λynear(icsi,y)(aycaramba) = Near(ICSI,AyCaramba) serveの規則 y は外項 Verb serves {λx e,yisa(e,serving) Server(e,y) Served(e,x)} Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 5
6 文法ルール VP Verb NP {Verb.sem(NP.sem)} 目的語から e,yisa(e,serving) Server(e,y) Served(e,Meat) S NP VP {VP.sem(NP.sem)} これをどうする? 最終的な serve の lexical entry 主語から Verb serves {λxλy eisa(e,serving) Server(e,y) Served(e,x)} 構文木と意味表現の構築 : Fig.15.3 (p.554) Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 6
7 complex-term ( 複合項 ) Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) (15.2) A restaurant serves meat. "a restaurant" : xisa(x,restaurant) これをそのまま使うと FOPC でなくなる eisa(e,serving) Server(e, xisa(x,restaurant)) Served(e,Meat) complex-term: FOPC syntax をまた拡張. あたかも一時的な FOPC term のように扱う < Quantifier variable body > eisa(e,serving) Server(e,< xisa(x,restaurant)>) Served(e,Meat) complex term reduction Server(e,< xisa(x,restaurant)>) xisa(x,restaurant) Server(e,x) "a restaurant" NP Det Nominal {<Det.sem x Nominal.sem(x)>} Det a { } Nominal Noun {λxisa(x, Noun.sem)} Noun restaurant {Restaurant} Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 7
8 QLF: Quasi-Logical Form λ-expression: 複数の子をもつノードの意味表現を構成するために必要 complex term: quantified expressions を扱うために必要 intermediate representations ということもあり. 後続の処理があり, その入力というニュアンス Remark: quantifier scoping (15.3) Every restaurant has a menu. distributive reading: 各レストランが独自のメニューをもつ eisa(e,having) Haver(e,< xisa(x,restaurant)>) Had(e,< yisa(y,menu)>) collective reading: 唯一のメニューを各レストランで共有! yisa(y,menu) xisa(x,restaurant) ehaving(e) Haver(e,x) Had(e,y) Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 8
9 英語表現への semantic attachments (15.2) Sentences 平叙文以外の命令文,YN 疑問文,WH 疑問文に対応して,FOPC を拡張 : DCL, IMP, YNQ, WHQ のオペレータを導入 (15.5) Serve lunch. IMP( eserving(e) Server(e,DummyYou) Served(e,Lunch)) S VP {IMP(VP.sem(DummyYou))} による (15.6) Does Flight 207 serve lunch? YNQ( eserving(e) Server(e,Flt207),Served(e,Lunch)) S Aux NP VP {YNQ(VP.sem(NP.sem))} による (15.7) Which flights serve lunch? WHQ(x, e,xisa(e,serving) Server(e,x) Served(e,Lunch) Isa(x,Fl ight) S WhWord NP VP {WHQ(NP.sem.var, VP.sem(NP.sem))} (15.8) How can I go from Minneapolis to Ling Beach? WHQ(How, eisa(e,going) Goer(e,User) Origin(e,Minneapolis) Destination(e,LingBeach) S WhWord Aux NP VP {WHQ(WhWord.sem VP.sem(NP.sem))} Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 9
10 英語表現への semantic attachments -cont. Noun Phrases Compound Nominals: 名詞間の関係は様々で, うまい方法はない. せいぜい関係があることを表す程度 Nominal Noun Nominal {λxnominal.sem(x) NN(Noun.sem,x)} Genitive Noun Phrases: NN とほぼ同様の扱い NP ComplexDet Nominal {< xnominal.sem(x) GN(x,ComplexDet.sem)>} ComplexDet NP's {NP.sem} Adjective Phrases: これも単純にはいかない Nominal Adj Nominal {λxnominal.sem(x) AM(x,Adj.sem)} "former" (temporal reasoning 必要 ), "fake" (reasoning が必要 ) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 10
11 英語表現への semantic attachments -cont. Verb Phrases / Infinite VP (15.13) I told Harry to go to Maharani. Harry は tellee であると同時に goer であることを表現できる必要がある e,f,xisa(e,telling) Isa(f,Going) Teller(e,Speaker) Tellee(e,Harry) ToldThing(e,f) Goer(f,Harry) Destination(f,Maharani) 文法規則 語彙規則 VP Verb NP VPto {Verb.sem(NP.sem, VPto.sem)} VPto to VP {VP.sem} Verb tell {λx,y λz Goer と結びつける ToldThing である Going と結びつける e,y.variable Isa(e, Telling) Teller(e,z) Tellee(e,x) ToldThing(e,y.variable) y(x) } x:telee=harry, y:telling event eにおけるtoldthing y.variable そのevent variable=going event を表すevent variable Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) going event の主語は Tellee と同一 Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 11
12 英語表現への semantic attachments -cont. Prepositional Phrases / Nominal Modifier PP (15.14) A restaurant on Pearl xisa(x,restaurant) On(x,Pearl) P on {λyλxon(x,y)} Prepositional Phrases / VP Modifier PP ( 欠番 ) ate dinner in a hurry λy eisa(e,eating) Eater(e,y) Eaten(e,Dinner) In(e,< hhurry(h)>) ate dinner: λx eisa(e,eating) Eater(e,x) Eaten(e,Dinner) in a hurry: λxin(x,< hhurry(h)>) ; この x に Eating event variable を結びつける必要がある. そこで, VP VP PP {λyvp.sem(y) PP.sem(VP.sem.variable)} Prepositional Phrases / Verb Argument PP (15.15) I need to go from Boston to Denver. PP P NP {NP.sem} event e を取り出す Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 12
13 Earley Parser への意味解析の組み込み (15.3) 構文木を作りながら同時に意味表現を作ってしまう compositional framework ゆえにこれは可能 Earley Parser を拡張 semantic attachment を格納する場所を文法に新設する meaning representation を格納するフィールドを chart に新設する ENQUEUE 関数を変更 : state が complete になったときに, 対応する意味構造を作って保存する (Fig.15.5, p.570) Remark: unification が後に意味構造の操作を行う Fig.15.1 の pipeline approach との比較 意味的におかしい構造は作られない Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 13
14 Idiom と構成原理 (compositionality) (15.4) "the tip of the iceberg" 基本形 : (15.16) ~ (15.18) 変化形 : (15.19) ~ (15.21) いずれにせよ,"the beginning" の意味 NP TipNP of IcebergNP {Beginning} idiom を扱うために必要なこと lexical items と grammatical constituents をまぜて扱えるようにする idiom の productivity を考慮して idiom-specific な constituents をゆるす semantic attachments において, ルールの constituents とは直接関係のない variables や predicates を許容する Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1st edition (Prentice Hall, 2000) Copyright 2007, Yoshihiko Hayashi, Osaka University 14
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[ 言語情報科学論 A] Statistical Parsing 2007 年 06 月 04 日 言語情報科学講座林良彦教授 Text: Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1 st edition (Prentice Hall, 2000) & 2 nd edition,
概要 CKY Parser(Section 9.1.2) の改良 事前にもつ知識の活用 実際のアプリケーションへの応用
The Syntactic Process 9.2 Toward Psychologically Realistic Parsers 9.3 CCG Parsing for Practical Applications ( 自然言語処理システム論 :7/11) コンピュータ科学専攻米澤研究室 M1 佐藤秀明 概要 CKY Parser(Section 9.1.2) の改良 事前にもつ知識の活用 実際のアプリケーションへの応用
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実用的な構文解析 自然言語処理論 I 今までの例に挙げた文法は非常に単純 実用的な文法 いろいろな文に対応しなければならない それだけ規則の数も増える 5. 文法 3( 素性構造と ) 規則を効率的に管理する必要がある 1 2 一致の例 英語における一致 (agreement) 数 ( 単数形, 複数形 ) 人称 (1 人称,2 人称,3 人称 ) 名詞句の例 a desk the desks a
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人工知能特論 II 二宮崇 1 今日の講義の予定 CFG 構文解析 教科書 北研二 ( 著 ) 辻井潤一 ( 編 ) 言語と計算 4 確率的言語モデル東大出版会 C. D. Manning & Hinrich Schütze FOUNDATIONS OF STATISTICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING MIT Press, 1999 D. Jurafsky, J. H.
( ) ( ) (action chain) (Langacker 1991) ( 1993: 46) (x y ) x y LCS (2) [x ACT-ON y] CAUSE [BECOME [y BE BROKEN]] (1999: 215) (1) (1) (3) a. * b. * (4)
![( ) ( ) (action chain) (Langacker 1991) ( 1993: 46) (x y ) x y LCS (2) [x ACT-ON y] CAUSE [BECOME [y BE BROKEN]] (1999: 215) (1) (1) (3) a. * b. * (4)](/thumbs/40/20534161.jpg "( ) ( ) (action chain) (Langacker 1991) ( 1993: 46) (x y ) x y LCS (2) [x ACT-ON y] CAUSE [BECOME [y BE BROKEN]] (1999: 215) (1) (1) (3) a. * b. * (4)")
1 1 (lexical conceptual structure, LCS) 2 LCS 3 4 LCS 5 6 2 LCS (1999) LCS 2 (1) [x ACT(-ON y)] CAUSE [BECOME [z BE-AT w]] 1 (1993) ( ) V1 V2 2 (1) y z y z (5.3 ) ( ) ( ) (action chain) (Langacker 1991)
: (1) 1. ( ) P ( P ) 2. P () A0 = {a1, a2,..., an} 3a. T1 A0 () A1 3b. T1 A2 (= A1 A0 A1) 4a. T2 A2 ( ) 4b. A1 () 5. : T2 T1 T1 T2 T2 T1 T2 T1 T2 T1 T
Syntax for Dummies () ( ) 2004 10 16 1 ( ) ( )???! 1.1 1.1.1 Lakoff, Langacker, Fauconnier : 1)? JARO 1.1.2 (i) (ii) (ii) (i) 1) [3, 12] 1 : (1) 1. ( ) P ( P ) 2. P () A0 = {a1, a2,..., an} 3a. T1 A0 ()
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: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
1 2 3 4 1 1 2 1 2.1 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.2 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.3 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 2 2.4 : : : : : : : : : : : :
null element [...] An element which, in some particular description, is posited as existing at a certain point in a structure even though there is no
![null element [...] An element which, in some particular description, is posited as existing at a certain point in a structure even though there is no](/thumbs/94/120992109.jpg "null element [...] An element which, in some particular description, is posited as existing at a certain point in a structure even though there is no")
null element [...] An element which, in some particular description, is posited as existing at a certain point in a structure even though there is no overt phonetic material present to represent it. Trask
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Gengo Kenkyu 148: 143 174 2015 * 1. 2 1 2 1 * 144 3 I a. b. II a. b. I II 3 3 2 1 -( ) -( ) 2 1 cause causative verb 1997 1998 2000 V-( ) 2 1924 -( ) -( ) 145 2. 2.1. 2007 2 3 1908 2 1977 Shibatani 197319781986
21 Pitman-Yor Pitman- Yor [7] n -gram W w n-gram G Pitman-Yor P Y (d, θ, G 0 ) (1) G P Y (d, θ, G 0 ) (1) Pitman-Yor d, θ, G 0 d 0 d 1 θ Pitman-Yor G
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ol2013-nl-214 No6 1,a) 2,b) n-gram 1 M [1] (TG: Tree ubstitution Grammar) [2], [3] TG TG 1 2 a) ohno@ilabdoshishaacjp b) khatano@maildoshishaacjp [4], [5] [6] 2 Pitman-Yor 3 Pitman-Yor 1 21 Pitman-Yor
助詞「に」の定量的分析の試み
1. 1 (1) a. b. c. d. 1a b c d cf. Langacker 1987, 1990, 2000, Goldberg 1995 5 3 1) 2) 3) 2. 1997 3 i A. B. C. A (cf. Goldberg 1995, 2003 B (cf. Langacker 1991) A)B C 1 19942 (2) a. b. c. 1994:150-165 1994
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Corrected Version NICT 26 2008/11/15, 1 1 Word Sketch Engine (Kilgarriff & Tugwell 01; Srdanovic, et al. 08) 2 2 3 3 ( ) I-Language Grammar is Grammar and Usage is Usage (Newmeyer 03) 4 4 (is-a ) ( ) (
( ) ( ) Modified on 2009/05/24, 2008/09/17, 15, 12, 11, 10, 09 Created on 2008/07/02 1 1) ( ) ( ) (exgen Excel VBA ) 2)3) 1.1 ( ) ( ) : : (1) ( ) ( )
() ( ) Modified on 2009/05/24, 2008/09/17, 15, 12, 11, 10, 09 Created on 2008/07/02 1 1) () ( ) (exgen Excel VBA ) 2)3) 1.1 ( ) () : : (1) ( ) ( ) (2) / (1) (= ) (2) (= () =) 4)5) () ( ) () (=) (1) : (
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論理学入門 講義ノート email: mitsu@abelardfletkeioacjp Copyright c 1995 by the author ll right reserved 1 1 3 2 5 3 7 31 7 32 9 33 13 4 29 41 33 42 38 5 45 51 45 52 47 3 1 19 [ 1] Begin at the beginning [ 2] [
構造化プログラミングと データ抽象
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課程博士学位申請論文
1... 5 2... 9 2.1... 9 2.1.1... 9 2.1.2... 13 2.1.2.1... 13 2.1.2.2... 16 2.1.2.3... 19 2.1.3... 20 2.2... 22 2.2.1... 22 2.2.2... 24 2.3 2... 29 3... 31 3.1... 31 3.1.1... 31 3.1.2... 32 3.1.3... 33 3.2...
15 1970 Bransford, Barclay, & Franks, 1972; Mani & Johnson-Laird, 1982 3 Kintsch, Welsch, Schmalhofer, & Zimny, 1990 16 Kintsch, 1988; Kintsch, 1998; van Dijk & Kintsch, 1983 3 3 Glenberg, Meyer, and Lindem
- 137 - - 138 - - 139 - Larsen-Freeman Teaching Language: From Grammar to Grammaring form meaning use "I will ~." Iwill - 140 - R. Ellis Task-based Language Learning and Teaching Long Swain - 141 - - 142
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3 ++ 1 2 886 10 10 3.5m 3 60 40 36 2,0003,000 170 200 120 4 11 1606 43 1910 44 7 1824 4 1833 300 60 3 25 55 5 13 / / 6 26.5 64 7 50 () ()100 12 9 13 20 ( 1,120) 3 9 3 12 () 4 8 6 6 83 216 35 2 1 () 7.8
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http://npcmj.ninjal.ac.jp/ Grammatical principles for annotation and query Stephen Wright Horn (Adjunct Researcher, Theory and Typology Division, National Institute for Japanese Language and Linguistics)
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オートマトン 形式言語及び演習 1 有限オートマトンとは 酒井正彦 wwwtrscssinagoya-uacjp/~sakai/lecture/automata/ 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110, } 形式言語 : 数学モデルに基づいて定義された言語 認識機械 : 文字列が該当言語に属するか? 文字列 機械 受理
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4 54 55 56 ( ( 1994 1st stage 2nd stage 2012 57 / 58 365 46.6 120 365 40.4 120 13.0 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 4 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97
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1 5,000 Copyright 1 5,000...4...4...4...4...4...4...4...5...5...5...5...5...5...6...6...6...7...8...9...9...9...10...12...12...12...12...13...14...14...14...15...15...15 Copyright 1 5,000...16...16...16...16...17...18
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Copyright 1 Copyright 2 Copyright 3 Copyright 4 Copyright 5 Copyright 6 Copyright 7 Copyright 8 Copyright 9 Copyright 10 Copyright 11 Copyright 12 Copyright 13 Copyright 14 Copyright 15 Copyright 16 Copyright
2. (297) 91 (365) (366) (371) (673) (938) (64) 85 (91) (631) (561) (302) (616) 63 (906) 68 (338) (714) (747) (169) (718) 62 (1,063) 67 (714) (169) (90
1. (297) 91 (365) (366) (938) (371) (673) 68 (338) (473) (864) (396) (939) (217) (616) 89 (371) (673) (91) (938) (297) 82 (302) (938) (631) (297) (616) (91) 76 (203) 81 (561) (263) (64) (644) (616) 65
2. (1,009) 45 (368) (226) (133) (54) (260) 25 (446) 30 (774) (156) (805) (244) (652) 22 (128) (652) (157) (597) (805) (446) 30 (774) 35 (238) (581) (1
1. (189) 42 (133) (362) (93) (1,009) (260) (331) (189) (581) (238) (123) (140) (123) (362) (140) (238) (189) (581) (140) 41 (260) (93) (362) (1,009) (189) 21 (440) 26 (805) (597) (128) (446) (157) (362)
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1....2 2....7...14 4....18 5....24 6....30 7....37 8....44...50 http://blog.garenet.com/tomo/ Copyright 2008 1. Copyright 2008 Copyright 2008 Copyright 2008 Copyright 2008 Copyright 2008 Copyright 2008
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2013 8 18 Table of Contents = + 1. 2. 3. 4. 5. etc. 1. ( + + ( )) 2. :,,,,,, (MUC 1 ) 3. 4. (subj: person, i-obj: org. ) 1 Message Understanding Conference ( ) UGC 2 ( ) : : 2 User-Generated Content [
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45 B-2 14 4 Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 45 B-2, 22 5 m 5 m :,,, 1. 2. 2.1 27 km 2 187 km 2 14 % 77 % 47 7, 9 2, 54 6 7, 9 16, 57 8 1, 9 47 2 1 57 5 2.2 45 2 Fig. 1 2 2.3 Fig. 2
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Lakoff(1987) Taylor([1989] 2004) Lakoff(1987) 1 2 p.14,,,, (semantic prosody) (Louw 1993, Stubbs 1995, Partington 1998, Sinclair 1996, Hunston and Francis 1999) 3 3.1 3.2 3.3 4 (BCCWJ) 2009 2009 3,000
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1 Fig. 1 Extraction of motion,.,,, 4,,, 3., 1, 2. 2.,. CHLAC,. 2.1,. (256 ).,., CHLAC. CHLAC, HLAC. 2.3 (HLAC ) r,.,. HLAC. N. 2 HLAC Fig. 2
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JILPT Discussion Paper 05-013 2005 7 - 2-3 3 3 4 4 5 5 5 6 7 8 9 9 10 10 10 10 10 12 12 14 15 20 - 3 - Schaie, 1980-4 - - 5-11 33 44 19 22 7 (1994) 20 30 2 3 4 5 5 20 (2002) DELL Dimemsin4500C CRT 1 1
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70.0 60.0 50.0 40.0 30.0 20.0 10.0 0.0 18.5 18 60.4 6.3 45.5 18.9 41.8 5.0 29.3 17.1 1.2 3.7 0.0 0.0 1.5 19 20 21 22 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0.00 19 2.38 1.48 1.02 2.05 0.11 0.00 0.00 20 21 1.22 0.44
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