数理言語

Similar documents
数理言語

nlp1-05.key

数理言語

: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :

数理言語

X バー理論の利点と問題点 範疇横断的な一般化が可能 内心性 Endocentricity フラクタル性 Fractal などの言語構造の重要な特性の発見 具体的にどのような構造が投射されるかは各主要部の語彙的特性によって決まる (1) [ VP Spec [ V V 0 Complement ]]

数理言語

自然言語は曖昧性だらけ! I saw a girl with a telescope 構文解析 ( パージング ) は構造的な曖昧性を解消 2

目次 0. はじめに... 2 この教材を利用したい英語教員の方へ 語と品詞 品詞と文の要素 語と句と節 自動詞と他動詞 五文型を使った英文の分類 修飾関係の基礎 前置詞 + 名詞による

Microsoft PowerPoint - 3.ppt [互換モード]

: (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

Stadard Theory:ST( ) Extended Standard Theory:EST( ) Rivised Extended Standard Theory:REST( ) Government and

<4D F736F F D A A838B B96E291E82E646F63>

nlp1-04a.key

英語 書く力 ライティング能力 の向上 和 田 忍 我々日本人にとって 英語で 書く ということは簡単なことではない しかし 書く こと が難しいのは何も英語に限ってというわけではない 近年 携帯メールやツイッターといった 会 話体 のことばをそのままつづってコミュニケーションをとる機会が増えている

Microsoft Word - ベーシックの英文法.docx

1st lesson for low/middle level student (25 min)

(3) 他の語句を持つので 長い 場合は 分詞を名詞の後ろに付ける 分詞以外に 修飾語や目的語などの他の語句があって 長い 場合は be 動詞は使わず に 現在分詞や過去分詞そして他の語句も そのまま名詞の後ろに付ける 設例 2 be 動詞を使わないことが 分詞の形容詞的用法の目印だ 進行の動作を形

オートマトンと言語

Microsoft PowerPoint - アルデIII 02回目10月14日

16 福岡大学工学集報第 98 号 ( 平成 29 年 3 月 ) でその素性構造を辞書内容とする単語辞書や生成辞書 (generative lexicon) [3] からなる辞書群であり 音韻規則は形態素が連接したときに生じる音韻変化の規則から生成する有限状態トランスデューサ (FST) [4]

Microsoft PowerPoint - 09-search.ppt [互換モード]

Unit 3-1 目標 be going to V を理解する! date 月日 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball tomorrow. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you goin

Microsoft PowerPoint - アルデIII 02回目10月15日

「プログラミング言語」 SICP 第4章 ~超言語的抽象~ その6

【Z会】英語-関係代名詞の学習

Program6 1 3 Do you know the boys playing baseball in the park? Who is that woman singing a song? The boy washing the car is my brother. 解法のポイント 2つの文を

Part 4 形容詞節

111_lecture15

Eng Ling Worksheet

Microsoft PowerPoint SemanticAnalysis.ppt

文法と言語 ー文脈自由文法とLR構文解析2ー

Microsoft Word - 佐々木和彦_A-050(校了)

科目名 総合英語 ⅠA 対象学年 1 年 期間 通年 曜日 時限 金 1-2 限 授業回数 90 分 34 回 授業種別 講義 回 / 週 1 回 取得単位 4 単位 授業目的達成目標 読み 書き を通して 聞く こと 話す ことにも役立つ英語の力を習得させる 文法を踏まえてパラグラフの内容を迅速か

レアジョブ英会話オフィシャル教材 TOEIC Beginner Reviewer Basics (Vocabulary and Grammar) (TOEIC 初級復習用基礎練習 ( 語彙と文法 ) Main Topic 2: Business Interactions ( 主題テーマ 2: ビジネ

平成 30 年度シラバス 3 学年前期 (1 単位 ) コミュニケーション英語 Ⅰ 教科書 ENGLISH NOW Ⅰ 開隆堂 授業時数 01 単元名 Lesson 6 Sempai and Ko hai 本時 Lesson 6 (1) 学習内容備考 常日頃から使っている 先輩 後輩 ということばを

Unit 8-1 目標関係代名詞 ( 主格 ) を理解する! date 月日 基本文 1 私はアメリカに住んでいるおじがいます I have a uncle who(that) lives in America. 2 私は日本製の車を持ってます I have a car which(that) wa

数理言語


09_06.indd

使用上の注意 はじめに ( 必ずお読みください ) この SIGN FOR CLASSROOM の英語の動画資料について 作成の意図の詳細は 2 ページ以降に示されているので できるだけすべてを読んでいただきたい 要約 このビデオは 聴覚障がいを持つ生徒たちに英語を教える時 見てわかる会話を表 出さ

智学塾 英語基礎 ( 中学編 ) プロトタイプ版 Copyright 2015 智学塾 All Rights Reserved. 1

コーパスからの構文頻度の抽出と辞書への活用 : 現状と課題 大羽良 1. はじめに 2. 構文とは 2.1. Goldberg (1995, p1) Particular semantic structures together with their associated formal expres

/™Z‚å‰IŠv‚æ36“ƒ /fi¡„´“NŠm†€

高橋論文.indd

Microsoft PowerPoint - 11Syntax.ppt

Main Topic 1: Business Interactions

英語の神様 No.3 受動態 3 学習 POINT 1 能動態と受動態 ( 日本語 ) 英語の神様 No.1 で 能動態 と 受動態 について学習したのを覚えていますか 1 スミス先生はこのコンピュータを使いました ( 能動態 ) 2 このコンピュータはスミス先生によって使われました ( 受動態 )

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

英語たしかめシート 1-2 解答 be 動詞 あんどうくみ (1) 私は安藤久美です 私 の意味の I は, いつも大文字で書くよ I am Ando Kumi. (2) あなたはアメリカ出身ですか Are you from America? 文は大文字で始めるよ (3) これは私の本ではありません

Microsoft PowerPoint - 08LR-conflicts.ppt [互換モード]

fi„‚å-‰³‹ç−w„¤‰ƒ‰IŠv48Ł\1-4.ai

5. He takes note of his important meetings in his personal organizer ( システム手帳 ). a. manager b. coordinator c. controller d. planner Exercise 2: What s

...C...{ ren

5. The customers protested ( 抗議する ) against the company that sells dangerous toys. a. complained b. insisted c. declared d. defended Exercise 2: What

2

東京書籍 /NEW HORIZON English Course3 1 Sign Language S.O 受け身 ( 肯定文 ) 14 受動態 (1) D 受け身 ( 疑問文と応答 ) 15 受動態 (2) R.C SVOC 30 文構造 (2) 2 A Fireworks Fetival S.O

Warm Up Topic Question Who was the last person you gave a gift to? 一番最近誰にプレゼントをあげましたか? Special Topics2

Microsoft PowerPoint PCFG.ppt

1st lesson for low/middle level student (25 min)

埼玉県学力 学習状況調査 ( 中学校 ) レベル 5~11 復習シート第 2 学年英語 組 番 号 名 前 ( 書くこと について問う問題 ) 1 次の (1)~(4) の日本文の意味を表すように, ア ~ オを並べ替えて英文を作りな さい そして, それぞれの答えで 2 番目と 4 番目にくる語句

ポイント 1 文型の意義? The ship made for the shore. She made a good wife. I will make a cake for her birthday. make (SVC) (SVO) S V X = [ ] 5

4. The good yield of the harvest season made the farmers very happy. ( 収穫期の高い収穫高は 農業従事者たちをとても喜ばせました ) a. input( 投入量 ) b. status( 地位 ) c. output( 産出量 )

コ2 343 NEW EDITION UNICORN English Communication 2

ROSE リポジトリいばらき ( 茨城大学学術情報リポジトリ ) Title アーネスト サトウ 会話篇 Part II 訳注稿 ( 補遺 ) Author(s) 櫻井, 豪人 Citation 茨城大学人文学部紀要. 人文コミュニケーション学科論集, 14: Issue Date

Sinopsis

1,2 3 I like *me / myself. You like *you / yourself. He likes him / himself. He thinks [ that he / *himself is intelligent ]. He thinks [ that Mary li

4 学習の活動 単元 Lesson 1 (2 時間 ) 主語の決定 / 見えない主語の発見 / 主語の it 外国語表現の能力 適切な主語を選択し英文を書くことができる 外国語理解の能力 日本の年中行事に関する内容の英文を読んで理解できる 言語や文化についての知識 理解 適切な主語を選択 練習問題の

1st lesson for low/middle level student (25 min)

a 共 通 する 名 詞 ( 代 名 詞 )を 関 係 代 名 詞 whoにする b もう 1 つの 共 通 する 名 詞 を として,そのあとに who+ 動 詞 + その 他 の 語 句 を 置 く 例 文 1もa,bの 手 順 で 1 文 になっています I have a friend. +

1 2. Nippon Cataloging Rules NCR [6] (1) 5 (2) 4 3 (3) 4 (4) 3 (5) ISSN 7 International Standard Serial Number ISSN (6) (7) 7 16 (8) ISBN ISSN I

英語の女神 No.8 否定文のまとめ 学習 POINT 1 否定文の作り方英語には 動詞が 3 種類あります be 動詞 一般動詞 助動詞です 英語の否定文は その文にどんな動詞が使われているかによって 作り方が異なります (1) be 動詞の文 be 動詞の後ろに not を付ける 1 She s

Microsoft PowerPoint - ruby_instruction.ppt

鈴木(最終版)

Microsoft PowerPoint - 03BNFScanner.ppt [互換モード]

4. The design to lessen the use of electric power was a success. ( 電力の使用を減少させる計画は 成功しました ) a. mode( 方式 ) b. plan( 計画 ) c. angle( 角度 ) d. fashion( 流行 )

外国語教育センタージャーナル第9号

REVISED 5

科学的モデリング 2 回 継承 2 無断転載 & 無断配布を禁じます 第 2 回 : 科学的モデリング 継承 2 継承される特性( プロパティ ) 第 2 回の話題 継承は何を継承するのか? 今回のコラムの話題は 継承される特性 ( プロパティ ) についてです そもそもサブクラスはスーパークラスか

1st lesson for low/middle level student (25 min)

概要 単語の分散表現に基づく統計的機械翻訳の素性を提案 既存手法の FFNNLM に CNN と Gate を追加 dependency- to- string デコーダにおいて既存手法を上回る翻訳精度を達成

プログラミング基礎I(再)

会話に活かす英文法を英語で学ぶ本:文法項目一覧

2

VDM-SL VDM VDM-SL Toolbox VDM++ Toolbox 1 VDM-SL VDM++ Web bool

Functional Programming

1 ( ) 1 1 ( ) 1!! Shinji Akematsu 1

時制の観点から見ると 初期段階の学習者は主に動詞活用を非時制で使用しているにも関わらず I like, I love, I live では時制形で使用している フランス語では主語によって動詞の屈折が起こる しかし I like, I love, I live の時以外では屈折が起こっていない 先行研

Microsoft PowerPoint - ProD0107.ppt

新中問英1年_発展_本冊p indb

-March N ~ : National Statistical Office,n.d., Population & Housing Census Whole Kingdom National Statistical Office,, Population & Housing C

Microsoft Word - kiyou doc

Microsoft Word - 文法重要事項.doc

はじめに 4 Exercises 1 24 Unit Unit Unit Unit 4 Exercises A B 3 Exercises C Exercises D E Unit 11 iii

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

学習 POINT 2 ~に + ~を の文に使われる不定詞 I gave your sister my bike. という英文を覚えていますか give(gave) という一般動詞は その後に ~に + ~を という語句が続きます 従って この英文は 私はあなたの妹に私の自転車をあげました となりま

Short Cut 接続詞 that (1) 名詞節の意味を持たせる that that を従属 ( 従位 ) 接続詞として 文の前に付けると その文を ~であること の意味を持つ名詞のような文 = 名詞節に変えることができる that を頭に持つ節を特に that 節とも言う

( ) ( ) (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)

untitled

p _

Transcription:

数理言語情報論 第 5 回 2009 年 月 4 日 数理言語情報学研究室講師二宮崇

今日の講義の予定 HPSG (HEAD-DRIVEN PHRASE STRUCTURE GRAMMAR, 主辞駆動句構造文法 ) 2

HPSG: 導入 Head-driven Phrase Structure Grammar (Pollard & Sag 985, 994) 主辞が中心的な役割を果たす文法枠組 辞書の情報を増やすことにより 句構造規則をできる限り減らす辞書指向 素性構造 単一化に基づく単一化文法の一つ ここでは Pollard & Sag (994) Head-driven Phrase Structure Grammar, University of Chicago Press に基づいて解説 3

HPSG: 導入 主辞 句構造の中心的役割を果たす語 句のこと 例 : 美しい花 花 例 : 彼は美しい花を見た 見た 直感的には 最も重要そうな要素 他に修飾先がない要素のことを指すと考えればとりあえず差し支えない 4

HPSG: 導入 語彙化文法 CFG では些細な方針変更の結果 ほとんどの句構造規則を書きなおさなくてはいけなくなってしまったり 例 :S NP VP, VP V NP とあったとき 主語の NP と目的語の NP はどのような名詞がくるのか その分布が異なるので NP-SUBJ と NP-OBJ にわけたい しかし そうすると NP N,... とある規則も全て書き直し しかも N taro などの規則も二重に書かなくてはいけない! 単語ごとに例外的 固有の振舞いが多い 結果 単語を付与した非終端記号になり そのための句構造規則を追加しなくてはいけない 5

HPSG: 用語 () 補語 (complement): 英語でならった SVOC の C のことじゃなくて 主辞がとることができる句 単語のこと つまり SVOC の表記なら 主辞は V になって 残りの S,O,C が補語ということになる 下位範疇化 (subcategorization): 主辞が補語と結合して より大きな句を作ること 例えば 動詞は 目的語をとって動詞句になるようなこと 主格 (nominative): ひらたくいえば SVOC の S である 対格 (accusative): ひらたくいえば SVOC の O である 指定部 (specifier): countable な単数の名詞が手前にもつべき単語 句 例えば dog は dog の前に the や a my their といった単語がこないと非文になる そういう the や a のことを指定部という 6

HPSG: 用語 (2) N: 名詞 (noun) のこと V: 動詞 (verb) のこと A: 形容詞 (adjective) のこと P: 前置詞 (preposition) のこと S: 文 (sentence) のこと NP: 名詞句 (noun phrase) のこと VP: 動詞句 (verb phrase) のこと AP: 形容詞句 (adjective phrase) のこと PP: 前置詞句 (prepositional phrase) のこと 7

HPSG: 用語 (3) 素性 PHON: 音韻 (phonology) をあらわす素性 文にあらわれる単語そのものと思えばよい SYNSEM: syntax and semantics のこと HPSG は昔 SYN という素性と SEM という素性に別れていましたが 最近はこれがくっついて SYNSEM という一つの素性になりました NONLOCAL: 文中において遠い関係をあらわす情報を格納する 例えば 英語において book which I read という名詞句があったとき この book というのは I read の目的語になるわけですが この book と I read の目的語が入るべき位置とはちょっと遠い関係にある こういう関係の情報を格納する素性 LOCAL: NONLOCAL に対して 比較的 局所的な情報を格納しているが 基本的にはここには単語 句に関する全ての情報が書かれていて NONLOCAL を通して単語の情報が遠いところにまで輸出される と考えるとよいだろう 8

HPSG: 用語 (4) 素性 CATEGORY: CAT とよく省略して書かれる これは日本語では範疇と呼ばれている この素性に属する素性構造によって 格 時制 相 法 態 定不定 可算不可算などの情報が記述される CFG でいうところの非終端記号を表している素性構造と思えばよい CONTENT: いわゆるセマンティックスが入るところ それに加えて統語的な人称 数 性が入る HEAD: 主辞に関する情報が入っている素性 重要な役割を果たす素性です DTRS: daughters の略 言語学においては何故かノードの親子関係を parent, child と呼ばず mother, daughter と呼ぶ ここに属する値としては HEAD_DTR とか SUBJ_DTR といった素性をもつ素性構造があり ここに子供の素性構造を格納することにより 構文木を記述する 9

HPSG: 用語 (5) 選択素性 どのような補語をとるか VALENCE:SUBJ: 主語のリスト VALENCE:COMPS: 目的語のリスト VALENCE:SPR: 指定部のリスト どのような句を修飾するか MOD: 修飾先の句 0

HPSG: 辞書項目 辞書項目 she に対する素性構造 word synsem local she PHON: SYNSEM: LOCAL: cons nil HD: TL: cat CAT: noun nom CASE: HEAD: valence nil nil nil SUBJ: COMPS: SPR: VALENCE: context CONTEXT: ppro CONTENT: nil RESTR: ref INDEX: fem sing 3rd NUM: PERS: GEND: cons BACKGROUND: nil TL: psoa female RELN: HD: INSTANCE:

HPSG: 辞書項目 she に対応する素性構造 (AVM 表記 ) word PHON: <she> synsem SYNSEM: LOCAL: local CAT: cat HEAD: VALENCE: noun CASE: nom valence SUBJ:<> COMPS:<> SPR:<> CONTENT: ppro INDEX: RESTR: <> ref PER: 3rd NUM: sing GEND: fem CONTEXT: context psoa BACKGR: < RELN: female > INST: 2

型階層 : 基本的で特殊な型 ブーリアン 整数 実数 文字列...-3. 0..0... + - boolean... - 0 2... integer float... a aa aab... string ( ボトム ) 3

型階層 : リスト リストの表記 nil <> cons HD: TL:list nil cons TL: HD: y x <x y> list <x <x 2,...,<x n <>>...>> <x, x 2,..., x n > ( ボトム ) リスト表記の例 TL: TL: cons cons cons TL: nil <a, b, c> HD: HD: HD: <a <b <c <>>> a b c <a, b <c>> 4

型階層 : 句構造まわり head-subj-struc head-mark-struc head-adj-struc head-comp-struc head-filler-struc word phrase DTRS: con-struc sign PHON: list SYNSEM: synsem QSTORE: set RETRIEVED: list head-struc HEAD-DTR: sign NON-HEAD-DTR: sign con-struc coord-struc CONJ: sign CONJ-DTR: sign object 5

型階層 : 句構造内部 synsem LOCAL: local NONLOCAL: nonlocal local CAT: cat CONT: content CONX: context nonlocal TO-BIND: nonlocal INHERITED: nonlocal none mod-synsem nonlocal SLASH: set REL: set QUE: set object 6

型階層 : 統語 (/2) verb VFORM: vform AUX: bool INV: bool prep PFORM:pform noun CASE: case that for reltvzr adj mark det conj comp subst PRD: bool MOD: mod-synsem cat HEAD: head VALENCE: val MARKING: marking func SPEC:synsem head marked marking unmarked val SUBJ: list COMPS: list SPR: list object 7

型階層 : 統語 (2/2) psp (past participle) prp (present participle) pas (passive participle) nom acc fin ger inf base to of... case vform pform object 8

型階層 : 意味 (/2) ppro refl ana recp npro pron psoa nom-obj INDEX: index RESTR: set content BACKGROUND: set CONTEXTUAL-INDICES: c-inds quant DET: semdet RESTIND: npro forall exists the semdet object 9

型階層 : 意味 (2/2) ref there it st 2nd 3rd masc fem neut index PERSON: person NUMBER: number GENDER: gender person sing number plu gender object 20

略記 : 名詞句 NP[ i ] j [ k, l, m] synsem LOCAL: local CAT: cat HEAD: VALENCE: noun CASE: i valence SUBJ:<> COMPS:<> SPR:<> CONTENT: nom-obj INDEX: j index PERSON: NUMBER: GENDER: k l m 2

略記 : 文 S[ i, j AUX, k INV] l synsem LOCAL: local CAT: CONTENT: cat verb HEAD: VFORM:: i AUX: j INV: k valence VALENCE: SUBJ:<> COMPS:<> SPR:<> l 22

略記 : 動詞句 VP[ i, j AUX, k INV] l synsem LOCAL: local CAT: CONTENT: cat verb HEAD: VFORM:: i AUX: j INV: k valence VALENCE: SUBJ:<synsem> COMPS:<> SPR:<> l 23

HPSG を構成する要素 文法 型階層 語彙項目 (Lexical Entry) 句構造規則 (Schema, 句構造の親子間の形 ) プリンシプル (Principle, 句構造の親子間の制約のこと ) 語彙規則 (Lexical Rules) 木構造 スキーマを再帰的に適用することによって導出される構造 24

語彙項目 自動詞の例 walks synsem local CAT: cat HEAD: verb VFORM: fin LOCAL: VALENCE: valence SUBJ:<NP[nom] COMPS:<> SPR:<> [3rd, sing]> CONTENT: RELN: walk WALKER: 25

語彙項目 他動詞の例 sees synsem LOCAL: local CAT: cat HEAD: VALENCE: verb VFORM: fin valence SUBJ:<NP[nom] COMPS:<NP[acc] 2 > SPR:<> [3rd, sing]> CONTENT: RELN: see SEER: SEEN: 2 26

語彙項目 ditransitive verb の例 gives synsem LOCAL: local CAT: cat HEAD: VALENCE: verb VFORM: fin valence SUBJ:<NP[nom] [3rd, sing]> COMPS:<NP[acc] 2,NP[acc] 3 > SPR:<> CONTENT: RELN: give GIVER: GIVEN:: GIFT: 2 3 27

略記 : 句構造と木構造 左が主辞の場合 HEAD NON-HEAD 2 3 右が主辞の場合 NON-HEAD HEAD phrase SYNSEM: DTRS: head-struc HEAD-DTR: 2 NON-HEAD-DTR: 3 3 2 28

句構造規則 ( スキーマ ) HEAD-COMPLEMENT-SCHEMA SUBJ: COMPS: SPR: 4 3 HEAD COMP SUBJ: COMPS: < 2 SPR: 3 > 4 2 29

句構造規則 (2) HEAD-SUBJECT-SCHEMA SUBJ:<> COMPS: SPR: 3 2 SUBJ HEAD SUBJ: < > COMPS: 2 SPR: 3 30

PHON: <gives> NP[3rd, sing] SUBJ: <NP[nom][3 rd, sing]> COMPS: <NP[acc], NP[acc]> SPR: <> NP NP he gives her a present

PHON: <gives, her> SUBJ:< COMPS:< SPR:<> 3 NP[nom]> NP[acc]> NP[3rd, sing] PHON: <gives> SUBJ: < > COMPS: < 2, 3 > SPR: <> 2 NP[acc] NP he gives her a present

PHON: <gives, her, a present> SUBJ: < NP[nom]> COMPS: <> SPR:<> PHON: <gives, her> SUBJ:< > COMPS:< 3 > SPR:<> NP[3rd, sing] PHON: <gives> SUBJ: < > COMPS: < 2, 3 > SPR: <> 2 NP[acc] 3 NP[acc] he gives her a present

PHON: <he, gives, her, a present> SUBJ: <> COMPS: <> SPR: <> PHON: <gives, her, a present> SUBJ: < > COMPS: <> SPR:<> PHON: <gives, her> SUBJ:< > COMPS:< 3 > SPR:<> NP[nom][3rd, sing] PHON: <gives> SUBJ: < > COMPS: < 2, 3 > SPR: <> 2 NP[acc] 3 NP[acc] he gives her a present

どのようにして句構造規則を適 用するか? 親 =( 句構造規則 ) ( 娘を DTRS: にいれた構造 ) gives と her を DTRS: にいれた構造 word PHON: gives cat HEAD: verb VFORM: fin DTRS: HEAD-DTR: SS:LOC:CAT: VALENCE: valence SUBJ:<NP[nom] [3rd, sing]> COMPS:<NP[acc] 2,NP[acc] 3 > SPR:<> NON-HEAD-DTR: word PHON: her SS:LOC:CAT:HEAD: noun CASE: acc

どのようにして句構造規則を適 用するか? 句構造規則 SUBJ: COMPS: SPR: 4 3 HEAD COMP SUBJ: COMPS: < 2 SPR: 3 > 4 2 左娘 PHON: <gives> SUBJ: <NP[nom]> COMPS: <NP[acc],NP[acc]> SPR: <> NP[acc] 右娘 gives her 36

どのようにして句構造規則を適 用するか? 句構造規則 SUBJ: COMPS: SPR: 4 3 HEAD COMP 単一化 SUBJ: COMPS: < 2 3 > SPR: 4 2 PHON: <gives> 左娘 SUBJ: <NP[nom]> COMPS: <NP[acc],NP[acc]> SPR: <> NP[acc] 右娘 gives her 37

どのようにして句構造規則を適 用するか? 句構造規則 SUBJ: NP[nom] COMPS: 3 <NP[acc]> SPR: <> 4 HEAD COMP 単一化 SUBJ: COMPS: < 2 3 > SPR: 4 2 NP[acc] PHON: <gives> 左娘 2 SUBJ: COMPS: < 2 3 > SPR: 4 2 右娘 gives her 38

どのようにして句構造規則を適 用するか? SUBJ: COMPS: SPR: 4 3 HEAD COMP SUBJ: COMPS: < 2 SPR: 3 > 4 2 PHON: <gives> 左娘 SUBJ: <NP[nom]> COMPS: <NP[acc],NP[acc]> SPR: <> NP[nom] 右娘 gives she 39

修飾句の句構造規則 主語や目的語の数は決まっているけど 修飾句をいくつとるのかは主辞からはわからない I found a pretty red and brown hair blue eye girl. 40

句構造規則 ( スキーマ 3, 4) HEAD-MODIFIER SCHEMA (LEFT) HEAD-MODIFIER SCHEMA (RIGHT) LMOD HEAD HEAD RMOD HEAD:MOD: HEAD:MOD: 4

プリンシプル 句構造の親子間の制約の集合 HEAD FEATURE PRINCIPLE SYNSEM:LOCAL:CAT:HEAD: HEAD NON-HEAD SYNSEM:LOCAL:CAT:HEAD: 42

プリンシプル 句構造の親子間の制約の集合 PHONOLOGY PRINCIPLE PHON: 2 HEAD NON-HEAD PHON: PHON: 2 43

プリンシプル 句構造の親子間の制約の集合 NONLOC FEATURE PRINCIPLE SYNSEM:NONLOCAL: QUE: REL: 2 3 4 SLASH: 5 6 HEAD NON-HEAD SYNSEM:NONLOCAL: QUE: REL: 3 SYNSEM:NONLOCAL: QUE: REL: 2 4 SLASH: 5 SLASH: 6 44

プリンシプル (HPSG の本の中 ) 親子間の制約 プリンシプル プリンシプル 2 プリンシプル 3 実は 句構造規則もプリンシプルの一つ ID-SCHEMA PRINCIPLE=SCHEMA SCHEMA2 SCHE MA3... 主に 情報を下から上にあげるための規則群と考えればよい 45

プリンシプル ( 実装 ) プリンシプルをモジュールとして用意 プリンシプル プリンシプル 2 プリンシプル 3 句構造規則に対し プリンシプルをモジュールとして使ったり使わなかったりしている 親子 =(S P P2) (S2 P2 P3 P4) (S3 P P2 P4)... 46

語彙継承と語彙規則 (c.f. Shieber: An Introduction to Unification-Based Approaches to Grammar, 986) 語彙化 従来の単一化文法で与えられていた規則性の多くを語彙継承と語彙テンプレートに還元 体系化 語彙継承 (Lexical Inheritance) 語彙項目と語彙テンプレートの包摂関係 例 ) sees の語彙項目は 3 人称単数の語彙テンプレートと他動詞の語彙テンプレートを継承 (= 単一化 ) することにより得られる 語彙規則 (Lexical Rule) 素性構造の包摂関係で記述できない語彙項目の関係を変形により与える 例 ) 受身 疑問形 関係節の動詞 語彙項目を楽に記述する手法とも考えられる 47

語彙継承 (Lexical Inheritance) 語彙テンプレートの単一化により語彙項目を生成 eats walks Transitive Intransitive 3 rd -sing main-verb finite 3 rd -person singular verb 48

語彙規則 (Lexical Rule) 素性構造の包摂関係で記述できない語彙項目の関係を変形により与える 関係節の中の give 関係節の中の giving 現在分詞の giving given ( 受動態 ) gives giving give 49

語彙規則 : 疑問文 Subject-Auxiliary Inversion Lexical Rule LOCAL:CAT: HEAD: verb[+aux, -INV, fin] 2 SUBJ:< N[nom]> COMPS: LOCAL:CAT: HEAD: verb[+aux, +INV, fin] SUBJ: <> COMPS:< > 2 50

語彙規則 : 疑問文 Subject-Auxiliary Inversion Lexical Rule の例 PHON: can HEAD: verb[+aux, -INV, fin] LOCAL:CAT: SUBJ:< N[nom]> COMPS: <V[bse, SUBJ< >> Kim can go. PHON: can LOCAL:CAT: HEAD: verb[+aux, +INV, fin] SUBJ: <> COMPS:< N[nom], V[bse, SUBJ< >> Can Kim go? 5

語彙規則 : 関係節 Complement Extraction Lexical Rule LOCAL:CAT: NONLOCAL:SLASH: SUBJ: COMPS: < 2 3 > SPR: 5 4 LOCAL:CAT: NONLOCAL:SLASH:{ SUBJ: COMPS: SPR: 2 4 } 5 3 52

語彙規則 : 関係節 Complement Extraction Lexical Rule の例 PHON: gives LOCAL:CAT: SUBJ: <NP[nom]> COMPS: < NP[acc], NP[acc]> SPR: <> NONLOCAL:SLASH: <> PHON: gives LOCAL:CAT: SUBJ:<NP[nom]> COMPS:<NP[acc]> SPR: <> NONLOCAL:SLASH: < > 53

関係節の解析 SLASH: <> HEAD FILLER SLASH: < > which SUBJ HEAD... HEAD I know SUBJ SUBJ: <NP[nom]> SLASH: < > you HEAD SUBJ:<NP[nom]> COMPS:<NP[acc]> SPR: <> SLASH: < > gave Kim 54

句構造規則 (5) HEAD-FILLER SCHEMA SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: <> FILLER HEAD SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: < > 55

句構造規則 (6) HEAD-RELATIVE SCHEMA SYNSEM:NONLOCAL:REL: <> HEAD REL SYNSEM:NONLOCAL:REL: < > 56

REL: <> SLASH: <> 関係節の解析 REL HEAD 2 REL: < > SLASH: <> 2 NP books FILLER REL: < 2 > HEAD SLASH: < > HEAD which SUBJ SUBJ: <NP[nom]> SLASH: < > HEAD you SUBJ:<NP[nom]> COMPS:<NP[acc]> SPR: <> Kim SLASH: < > gave 57

句構造規則 (7): 関係節の解析にさら に必要なルール EMPTY-FILLER SCHEMA SYNSEM:NONLOCAL: REL: < > SLASH: <> EMPTY-FILLER SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: <SYNSEM:NONLOCAL:REL: > He bought the book I read yesterday. のように 関係詞が省略されるケースがある 58

まとめ HPSG 次回は /( 水 ) 6:30~ 確率付 CFG 講義資料 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~ninomi/misth2w/cl/ 59