上山あゆみ（九州大学） ayumi.ueyama@kyudai.jp 統語構造と意味解釈：統語意味論の提案 上山あゆみ（九州大学） ayumi.ueyama@kyudai.jp.

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1 上山あゆみ（九州大学） ayumi.ueyama@kyudai.jp
統語構造と意味解釈：統語意味論の提案 上山あゆみ（九州大学）

2 統語論と意味 文の意味とは、どのような仕組みで構築されるのか？ 「文の意味」≠「それぞれの語の意味の総和」 → 私たちが理解する「意味」＝
→　私たちが理解する「意味」＝ 　　　1) 各語彙の意味 　＋ 2) 構造構築による変容 　＋ 3) 世界知識等に基づいて推論で補われるもの 構造というものは、「音（語順）」だけでなく、「意味」についても、重要な基盤となっている。 私が興味を持っているのは、文の意味というものが、どのような仕組みで構築されるのか　ということです。 語という記号が組み合わされて、実に様々な「意味」が作り出されているわけですが、文の意味というものは、その材料となっている語の単なる総和ではないということを私たちは知っています。もちろん、昔の電報文のように内容語だけを羅列しても、そこから意味を推測することが可能なこともある一方、外国語を勉強している際に、単語の意味はすべて辞書で確認したのに、文全体の意味はさっぱりわからないという場合もあります。当然のことながら、文の意味は、それぞれの語の単なる総和ではなく、組み合わせていく過程でいわば化学変化を引き起こしながら全体が形づくられていくのです。さらに、その文が発せられた意図をより正確に理解するためには、さまざまな背景知識も必要です。 つまり、私たちが理解する意味とは、この３つの部分から成っていることがわかります。 ここで私が特に興味を持っているのが、2) の部分なわけです。これは、つまり、統語論です。 統語論では、単語の並び方、つまり語順を問題にする、と述べられていることがよくありますが、構造というものは、語順を決めるだけでなく、意味の合成の仕方を決めているわけですから、統語論を考える際には、意味の話をぬきにしてはならないと考えています。生成文法では、構造構築する仕組みが実際の文理解とどのように影響を及ぼしあうかということが明示的にされていないことが多いですが、意味の話も考慮に入れるためには、文理解全体のモデルを考えざるをえません。文の意味というものが、３つの部分から成り、統語論が責任を持つ部分がその中の１つでしかない以上、全体をどのように分担するかということが重要だからです。

3 文理解のモデル Lexicon Information Database 知覚した音連鎖 Formation Numeration
Working Space Computational System 知覚した音連鎖 Information Database Lexicon LF linguistic SR Numeration Phonology PF 内的に生成された音韻表示 Inference rules Formation 私が考えているモデルは、このようなものです。 真ん中に点線の四角で囲った部分が、構造構築の仕組みの部分です。 その上にある部分が、各語彙の特性を脳内辞書から拾ってくる部分で、それに対して構造構築がなされた出力を以下ではlinguistic SR と呼びたいと思っています。もう少しいい名前が付けられるといいのですが、ちょっと暫定的なネーミングのままでここまで来てしまっています。SRというのは「semantic representation 意味表示」の頭文字を取ったものですが、ここでは、世界知識等を含まず、純粋に、その言語表示に対応するもの、として、linguistic SR と呼んでいます。つまり、→

4 統語意味論の目標 linguistic SR (＝LF構造表示が表す意味情報を表示したもの) １語文でも何らかの情報を受け取ることはできる。
　 統語意味論の目標 linguistic SR (＝LF構造表示が表す意味情報を表示したもの) １語文でも何らかの情報を受け取ることはできる。 各語彙の「意味」も、それ自体、「断片的な情報」は表している。 文になっても、「不完全な情報」しか表していないという点は変わりない。 SR式＝不完全／断片的であっても、何らかの情報を表す式 各語彙の意味は、SR式で表される。 語彙を単に並べただけでも、ある程度の情報伝達はできる。 linguistic SR も、SR式の集積である。 ただし、構造構築の過程で、各語彙のSR式に対して変容が起こる場合がある。その変容こそが、統語論が意味解釈にもたらす働きであり、その仕組みを明らかにしたい。 以下、SR式の形式について、もう少し具体的に考えていく。 linguistic SR とは、「ことばそのものが表示する情報」を表すものです。 私たちは、「犬！」とか「火事！」とか、いわゆる文の形になっていなくとも、何らかの情報を受け取ることはできるので、単語は、単体であっても、それ自体、「断片的な情報」は表していると考えるべきだと思います。さらに、ちゃんとした文になっても、コトバだけでは情報が完全には表されていないということも明らかです。従来の形式意味論では、真理条件という形で意味の表示をしてきましたが、不完全な／断片的な情報では、真理条件を表すことができません。そのため、コトバでは表現されていない部分まで補って意味表示が書かれることがしばしば行われてきましたが、そのように補ってしまうと、「ことばそのものの意味」というものが取り出せなくなると思います。つまり、不完全な／断片的な情報でも表示できるシステムが必要なのです。以下では、もう少し具体的に見ていきますが、そのような断片的な情報を表したものをSR式と呼ぶことにしたいと思います。 各語彙の意味は、SR式で表されます。語彙を単に並べただけでも、ある程度の情報伝達ができるのは、そのためです。linguistic SR も、SR式の集積であるには違いありません。ただし、構造構築の過程で、各語彙のSR式に対して変容が起こる場合があります。その変容こそが、統語論が意味解釈にもたらす働きであって、その仕組みを明らかにしていきたいのです。 4 4 4

5 情報データベース（Information Database）
１つ１つのオブジェクトが、指標番号で区別され、その特性の記述とともに記憶されているとする。 オブジェクトの下位タイプ： モノ（Xn）、コト（En）、場所？、時？、コトバ？、数？ 各オブジェクトの特性は、項目名（attribute）とその値（value）のペアとして記述されている。 「知識の更新」とはー データベースの中に新しい「オブジェクト」が追加される 既知のオブジェクトに新しく、項目名(attribute)と値(value)のペアが追加される 既存の値(value)が書き換えられる そこで、まず、情報というものがどういう要素から成り立っているかを簡単に考えておきます。 私たちの頭の中には、さまざまな知識が蓄積されていますが、基本的に、言語活動に関わる知識というものは、何らかのオブジェクトが、その特性の記述とともに記憶されているものとみなしていいのではないかと考えています。 ここで「オブジェクト」と呼んでいるものには、いわゆるモノも、コトも、含まれます。 あのとき、こうこうこういうことがあった。そのときどうだった、というようなことは、コトについての記憶です。 そのコトを丸ごと指して「あれは、大変だったなあ」と言うこともできます。 オブジェクトと言うと、モノだけを含む印象が強いですし、本当はもっと適切な用語を思いついたら変えたいのですが、今はほかに代案がないので、モノやコトをひっくるめて、カタカナでオブジェクトと指したいと思います。 オブジェクトの下位分類として、モノやコト以外のものも認めなければならない可能性もありますが、今のところは置いておきます。 以下、モノはX、コトはEで表すことにします。 さて、オブジェクトの特性は、それぞれ、項目名とその値の組み合わせで記述されているとします。いわゆる住所録データベースなどと同じイメージです。 このような方式で「知識」というものをとらえると、「知識状態の変化」というものを具体的にイメージしやすくなると思います。つまり、知識状態の変化とは、データベースの中に新しいオブジェクトが追加されたり、既知のオブジェクトに対して、新しく、項目名と値のペアが追加されたり、既存の値が書き換えられたり、することを指します。言語というものは、さまざまな「断片的な情報」を表し、それがこの情報データベースと結びけられることによって「知識の更新」が起こるのです。 5

6 情報データベースでのそれぞれの情報記載 X19 [名称 :ジョン ; 類 :大学生 ; 年齢 :20 ; ... ]
　情報データベースでのそれぞれの情報記載 オブジェクト番号 [項目名1: 値1 ; 項目名2: 値2 ; 項目名3: 値3; ...] Xn [attribute1:value1 ; attribute2:value2 ; attribute3:value3; ...] En [attribute1:value1 ; attribute2:value2 ; attribute3:value3; ...] X19 [名称 :ジョン ; 類 :大学生 ; 年齢 :20 ; ... ] E82 [類 :批判した ; 対象 :X53 ; 行為者 :X19 ; ... ] E812[類 :落下 ; 対象 :X3 ; 行為者 :X159 ; ... ] X225[縦 :40cm ; 横 :50cm ; 高さ :15cm ; 重さ :650g ; ... ] E65[名称 :北京オリンピック ; 開催年: 2008年 ; ] E923[名称 :○○海岸OL殺人事件; 犯人:X45 ; 被害者 :X225 ; ..] （項目名に対応する）Attribute表現 （値に対応する） Value表現 たとえば、このような形で、知識が頭の中に格納されていると考えます。 ここで、言語表現の中には、項目名 attribute に対応するものと、値 value に対応するものとがあることに気がつきます。 語彙には、Attribute表現と Value 表現があり、知識そのものがコトバによって整理されているのです。 6

7 知識状態の変化 データベース更新のために必要な機能： Select機能＝いわゆる「指示」。データベースの特定の項目を検索して呼び出す機能。
Update機能＝いわゆる「記述」。呼び出されている項目に対して、特性を追加する機能。 Value表現で、値を「記述」する Update 機能 （記述） Attribute表現で、値を「指示」する Value表現で、オブジェクトを「指示」する Select 機能 （指示） Attribute 表現 Value 表現 また、知識の更新のためには、いわゆる「指示」と「記述」という２つの機能が必要です。です。「指示」によって、データベースから項目を呼び出し、「記述」によって情報を書き込みます。このあたりもまだ仮の名前なのですが、データベースのプログラミングソフトウェアから名称を借りて、それぞれSelect機能とUpdate機能と呼んでみています。 値に相当するValue表現と、項目名に相当するAttribute表現があると言いましたが、それらが「指示」「記述」のどちらの機能を持つか考えると、この３つの可能性が出てきます。 ☆ まず、何かの特性がわかっていれば、その値を言うことで、つまり、Value表現を用いることで、どのオブジェクトのことを言っているのかSelect「指示」が可能になりえます。「太郎」という名前で、そのオブジェクトのことを指示できます。 これに対して、Attribute表現だけでは、どのオブジェクトを指しているのかはわかりませんが、どのオブジェクトのことを言っているのか、すでにわかっていれば、Attribute表現によって、その値を指すことは可能です。「年齢」という表現で、誰かの生きてきた年数を指すことができます。 これに対して、「記述」をしたい場合、Value表現を使えば、どのオブジェクトのことを言っているのかがわかってさえいれば、その値を新しい情報として加えることができます。 これに対して、Attribute表現だけでは、どのオブジェクトのことを言っているのかがわかっていたとしても、新しい情報の記述には至りません。 7 7 7

8 SR式の３つのタイプ 各語彙は、それぞれどの型のSR式に対応するか、Lexiconで定められている。
o型のSR式 : objectn [attribute :value] v型のSR式 : valuen = attribute (objectm) p型のSR式 : [attribute (objectm) = value]n Value表現で、値を「記述」する Update 機能 （記述） Attribute表現で、値を「指示」する Value表現で、オブジェクトを「指示」する Select 機能 （指示） Attribute 表現 Value 表現 このように、オブジェクト／項目名／値の３つの概念によってとらえる場合、語彙の意味タイプは大きく３つに分かれることになるので、 それぞれSR式の型（つまり書き方）が異なると考えます。 言い換えると、 ☆ SR式がo型と呼ばれる型式で書かれている場合は、オブジェクトを指示し、 v型と呼ばれる型式で書かれている場合は、値を指示し、 p型と呼ばれる型式で書かれている場合は、値を記述している、と考えます。 本発表で示したいのは、この３つのSR式のタイプの区別が、ことばの意味の構築において、重要な働きをなしている、ということです。 もう少し具体的な説明に入ります。 o型 v型 p型 8 8 8

9 オブジェクトを「指示」するo型 John1 (あの)OL3 (その)４人11
SR式 SR式 SR式 x1 [名称 :John] x3 [類 :OL] x11 [人数 :４] 知識内の検索 知識内の検索 知識内の検索 x3 = X22 x11 = X105 x1 = X19 X19 [ 名称 :John ; 類 :大学生 ; 年齢 :20 ; ... ] X22 [ 名称 :Mary ; 類 :OL ; 年齢 :24 ; ... ] X105 [ 名称 :ビートルズ ; 人数 :４ ; ... ] 語というものが断片的な情報を表し、それがデータベースと結びつくことによって「理解」にいたる、というここでの考え方を、o型の表現を例にとって説明します。 たとえば、「John」という言語表現は、名前が John であるようなモノを指し示します。つまり、この表現単体に対応する linguistic SR とは、「名称がJohn であるようなモノがあるだろうので、それを探せ」というinstructionを持つことになります。私たちは、このような検索作業を一度にたくさん行う必要があるので、まず、Numeration で、単語にそれぞれ番号を付けておきます。これは、情報データベースにおける固有番号とは別です。あくまでも言語から情報を読み取る作業のために必要な仮番号です。John という表現も1という仮番号がついてきたとすると、それに対応するSR式としては、 ☆ このように書くことにします。ここでの番号は仮番号ですので、このx1 はまだオブジェクトを指示できてはいません。そのため、小文字のxで書いて区別しています。これが、「名称がJohn であるようなモノがあるだろうので、それを探せ」というinstructionです。 そこで、探しに行って、 見つかれば、それで同定します。 他の表現も同様です。固有名は、オブジェクトを指示する働きをもつことが多いですが、他の表現であっても、オブジェクトを指示する働きは十分に持ちえます。 9

10 オブジェクトを「指示」するo型 o型のSR式 o型のSR式に変換される Value表現 表現 αn
田中一郎、山田くん、陽子ちゃん、... 学生、教師、弁護士、落下、隠蔽、出版、... 落ちた、落とした、勉強している、... ４人、52kg、5cm、１０歳、... o型のSR式 表現 αn SR式 on [attribute :α] oが x か e かは、語彙的に決められている。 attribute も通常、語彙的に決められている。 （固有名詞ならば「名称」、いわゆる普通名詞ならば「類」、等） 10

11 値を「記述」するp型 p型のSR式 p型のSR式となる Value表現 表現 αUn SR式 [attribute(om) =α]Un
穏やか、短い、大きい、すごい、 ... 木製、特大、突然、上々、... p型のSR式 表現 αUn SR式 [attribute(om) =α]Un p型のSR式になる語彙はNumerationにおける指標に「U」が付いているとする。 p型のSR式における omを「見出しオブジェクト」と呼ぶことにする。 attributeが何であるかは、多くの場合、語彙固有には決まっていない。 11 11 11

12 値を「指示」するv型 「この欄に年齢を書いてください。」 ＝欄に「25」と書く ≠欄に「年齢」と書く v型のSR式
＝欄に「25」と書く　　≠欄に「年齢」と書く v型のSR式となる Attribute表現 年齢、長さ、サイズ、人数、値段、... 作者、監督、実行犯、被害者、... 名称、色、職業、規模、出身地、場所、... v型のSR式 表現 αn(X/E) SR式 vn = α (X/E) v型のSR式におけるXもしくはEを「見出しオブジェクト」と呼ぶことにする。 「値段を忘れてしまいました。」 ≠「お金を忘れてしまいました。」 12 12 12

13 SR式の３つのタイプ 各語彙は、それぞれどの型のSR式に対応するか 、Lexiconで定められている。 o型 : 表現 αn
SR式 on [attribute :α] objectn [attribute :value] v型 : 表現 αn(X/E) SR式 vn = α (X/E) valuen = attribute (objectm) p型 : 表現 αUn SR式 [attribute(om) =α]Un [attribute (objectm) = value]Un このように、オブジェクト／項目名／値の３つの概念によってとらえる場合、語彙の意味タイプは大きく３つに分かれることになるので、 それぞれSR式の型（つまり書き方）が異なると考えます。 言い換えると、 ☆ SR式がo型と呼ばれる型式で書かれている場合は、オブジェクトを指示し、 v型と呼ばれる型式で書かれている場合は、値を指示し、 p型と呼ばれる型式で書かれている場合は、値を記述している、と考えます。 本発表で示したいのは、この３つのSR式のタイプの区別が、ことばの意味の構築において、重要な働きをなしている、ということです。 もう少し具体的な説明に入ります。 13 13 13

14 目 次 統語意味論 ３つのSR式（o型・p型・v型）... ３つの意味範疇
目　次 統語意味論 ３つのSR式（o型・p型・v型）... ３つの意味範疇 修飾関係（modification） ... ２つの語がMerge することによって、意味解釈にどういう変化が出るか 陳述関係（predication） ... syntax において形成される、もう１つの構造関係と意味解釈 疑問文 ... v型への変換操作 連動読み ... （４章と５章で提案された仕組みを利用して、bound reading を説明する）

15 o型にならない名詞 名詞は多くの場合、Select機能を持っているが、名詞の中には、Update機能しか持たないものもある。
木製の椅子 フロリダ産のオレンジ 特大の皿 突然の大雨 上々の出来 次の語順にはなれない。 *椅子の木製 *オレンジのフロリダ産 *皿の特大 *大雨の突然 *出来の上々 15 15

16 修飾(modification) 関係の非対称性
修飾という関係を、従来のように「集合の交わり」という対称的な概念でとらえてしまうと、このような非対称性が説明できない。 ok木製の椅子　←→　*椅子の木製 okフロリダ産のオレンジ　←→　*オレンジのフロリダ産 →　p型に対する統語的な制限であるとみなすべきである。 16

17 Merge Merge ：　２つの要素を１つにする操作。主要部につながる branch を太線で表すことにする。 α1 β2 17

18 modification の構造 Lexicon での指定のままならば、SR式は。。。 Mergeの結果、SR式は。。。
黄色いU1 鳥2 Lexicon での指定のままならば、SR式は。。。 [＿( )=黄色い]U1 x2 [類 : 鳥] Mergeの結果、SR式は。。。 [＿(x2)=黄色い]U1 x2 [類 :鳥] p型のSR式の見出しオブジェクトは構造的に決まる。 ⇒ x2 [類 :鳥 ; ＿ :黄色い] 18

19 p型とo型のMerge 下図のように、p型のsisterがo型であり、o型が主要部の場合、p型のSR式の見出しオブジェクトはomとなる。
見出しオブジェクトが決定しないp型のSR式は、不適格（ill-formed）である。 p型Un o型m 19 19

20 助詞「の」 「の」は、Select機能を持つ表現（o型）に付いて、それをUpdate機能に変える働きを持ちうる。
x1 [類 : バイト] 　↓「のU」　　　 今やp型なので見出しオブジェクトが構造的に決まる [類( )=バイト]U1 x2 [類 : 大学生] 「医者の奥さん」などは、その「の」が、「のU」なのかそうでないのかで、異なった解釈となる。 このような「の」を「のU」と呼ぶことにする。 [類(x2)=バイト]U1 x2 [類 : 大学生] → ＝　x2 [類 :大学生;類 :バイト]

21 o型同士の修飾関係とアブダクション これに対して、o型同士が Merge した場合には、２つのオブジェクトの関係については、言語的にはわからない。 単に、「ジョン1が何らかの意味でパソコン2と関係がある」ということしか表されていない。（極端な場合には、「ジョン1が独り立ちしたときに、メアリが購入したパソコン2」というような可能性もありうる。） この状態を「α ... ｜β」という記法で表すことにする。 ジョン1の パソコン2 x1 [名称 :ジョン] x2 [類 :パソコン] ｜x1 linguistic SR 21 21 21

22 「｜」という関係を定義する推論規則 αi とβj の間に以下の左辺の関係が成り立つならば、右辺の「｜」の関係が deduce 可能である、とする。 αi [.... Attribute βj ...]　 ⇒　αi | βj ok [....Attribute αi ; ... ; Attribute βj ...]⇒ αi | βj αi=βj ⇒　 αi | βj [Symmetry] βj｜αi 　 ⇒　 αi｜βj [Transitivity] αi｜γk　かつ γk｜βj 　 ⇒　αi｜βj 22 22

23 p型と o型の違い 「言語が表す意味」は、linguistic SRのみであり、そこに含まれる「｜」がどのような推論の結果、成り立ったものであるかは、言語使用者がアブダクションで「解決」しなければならない。 （しばしば、このアブダクションが成功することを「理解」と呼ぶ。） 修飾部が（Select機能を持つ）o型の場合には、このように、主要部との関係がきわめて自由であるが、修飾部がp型の場合には、解釈の自由度がない。 黄色いマット　≠　「黄色い花瓶がのっているマット」 23 23

24 v型に対する修飾関係とアブダクション v型は通常、見出しオブジェクト（X）がわからないと理解ができない。
そのため、linguistic SR は以下のように「｜」を含むものであっても、ほとんどの場合、修飾しているo型を見出しオブジェクトとみなす解釈になる。 しかし、この解釈でなければならないということはない。 ＝p型の場合とは異なり、v型の見出しオブジェクトは構造的に決定されるわけではない。 メアリ1の 弟2(X) x1 [名称 :メアリ] v2＝弟 （X） ｜x1 linguistic SR x1 [名称 :メアリ ; 弟 : v2] v2＝弟 （x1） 　→　理解 24 24 24

25 のUはv型をとることができない のU は、v型をとることができない。
(1) *サイズの靴／*色の車／ *年齢の女性 ところが、それぞれ、そのattributeに対する記述を補えば容認可能になる。 (2) サイズが24の靴／色が白の車／年齢が30歳以上の女性 (3) 24のサイズの靴／白い色の車／ 30歳以上の年齢の女性 (1)が容認不可能なのは、valueが述べられていないために情報が足りないためではない。(4)のように、valueが言語表現として含まれていなくとも、情報内容にそのvalueが含まれることは可能だからである。 (4) a. この靴のサイズは私には大きすぎる。 b. あの車の色が気に入らない。 c. その女性の年齢を言い当てた。 25

26 Attribute表現はUpdate機能を持てない
*値段の商品 *規模の大会 *大きさの靴 *性格の太郎 *作り方のプラモデル *長所のジョン *成績のメアリ *名前の男の子 *味の料理 *動機の通り魔事件 *順位の決勝レース *犯人の連続殺人事件 *日程の文化祭 *点数の合格者 → 　お手頃な値段の商品 → 　世界最大の規模の大会 → 　ちょうどいい大きさの靴 →　穏やかな性格の太郎 →　複雑な作り方のプラモデル →　人懐っこさが長所のジョン →　ずば抜けた成績のメアリ →　珍しい名前の男の子 →　独特な味の料理 →　理不尽な動機の通り魔事件 →　過去最高の順位の決勝レース →　残忍な犯人の連続殺人事件 →　例年通りの日程の文化祭 →　最高の点数の合格者 民部(2012：九大卒論) 26

27 Attribute 表現による修飾 もちろん、Select機能を持つ要素同士の 修飾関係の解釈は、何の問題もない。 値段1の乱高下2
規模の調査 大きさの好み 性格の不一致 作り方の説明 v1=値段( ) e2[類: 乱高下; Theme: ＿] ｜v1 v1=値段( ) e2[類: 乱高下; Theme: v1] 民部(2012：九大卒論) 27

28 付加詞を作る格助詞（p型の機能範疇） a. 東京への帰還 e1 [類 :帰還 ; Goal :x2 ] x2 [名称 :東京]
b. 東京からの帰還 e1 [類 :帰還 ; Source :x2] 28 28

29 付加詞を作る格助詞（p型の機能範疇） linguistic SR →つまり、 帰還2(Theme) 東京1 へU8(Goal ) 1
x1 [名称 :東京] [Goal（e2）＝x1]U8 e2 [類 :帰還] →つまり、 e2 [類 :帰還 ; Goal :x1] 29 29

30 付加詞を作る格助詞（p型の機能範疇） 「へ」 ... 項構造を持っている機能範疇
argument をとる Merge をするが、SR式は p型 Lexicon　 へ (Goal) syntax 　　へun(Goalm) ... m＝Mergeの相手のindex SR式 　　[Goal(　)=om]un 「から」 Lexicon　 から (Source) syntax 　　からun(Sourcem) ...m＝Mergeの相手のindex SR式 　　[Source(　)=om]un 30 30

31 predication の構造 特性記述の表現があらわれる、もう１つの場合はpredication。
[α かわいい] [β メアリ] [β メアリは] [α かわいい] p型がその見出しオブジェクトに対する主要部になれないとするならば（cf. 「*椅子の木製」）、predicationの場合も、αが主要部となって投射することはできないはず。 そこで、predication 関係を形成する機能範疇が別にあると考えざるをえない。 31

32 predicationの形成方法 １ [x1｜U2]3 Numeration φ( , ) LF メアリ1は ↑ かわいいU2
最初のslotに、最初にMergeした相手のindexが入り、次のslotに、次にMergeした相手のindexが入る。 φ( , ) メアリ1は かわいいU2 φ3(U2, 1) 　　　↑ Subject 　↑ Predicate LF linguistic SR x1 [ 名称 :メアリ] [ ＿( ) = かわいい ]U2 [x1｜U2]3 [ ＿(x1) = かわいい ]U2 ←関係性を述べるSR式 [x1｜U2]3 というSR式が成立していることによって、U2のSR式の見出しオブジェクトがx1となる。 32 32

33 predicationの形成方法 ２ 派生的にSubjectを形成する素性 Sn （≒QR) [x1｜e2]3 LF Predicate
..... α1 α1,S3 β2 linguistic SR x1 [ --- : α ] e2 [ 類 : β , ...] [x1｜e2]3 33 33 33

34 Predication による特性の述べ方
私たちは、あるグループの特性を述べる際、そのグループが（何らかの点で均質的であると思っていれば）一人のメンバーを代表にとって、その特性を述べることによってグループ全体の特性とみなす、ということを常々行っている。   この学生たちには、彼女がいる。 We have a car. 　３人の男の子が２人の女の子を誘った。 34

35 「グループ全体」 vs. 「代表メンバー」 「グループ全体」について述べるか、「代表メンバー」の特性を述べるかは、Predicate全体で選択されることである。 この学生たちは [自分の彼女を 自分の母親に 引き合わせた] この学生たちは [自分たちの彼女を 自分たちの母親に 引き合わせた] *この学生たちは [自分の彼女を 自分たちの母親に 引き合わせた] *この子たちは [自分たちの彼女を 自分の母親に 引き合わせた] そこで、Predicate 全体に対して適用する操作 （＝Partitioning)によって、「代表メンバー」についてのPredication になると仮定する。 35

36 グループとメンバー xn2 xn0 xn1 xn0 [attribute:value] グループ全体についての情報
36 36

37 Partitioning 提案 Partitioning＝指定された領域に含まれるすべての要素の上付き数字を＋１にする操作
Partitioningの適用条件：predication の Predicate であること ３人1 の 男の子2 が ２人3の 女の子4 を パーティ5 に 誘った6 (G5,T4,A2) たとえば、この黄色の部分にPartitioningが適用すると、「x2のメンバーについての情報」となり、その結果、分配読みになる。 37

38 v型の機能範疇「か」 「か」 a. [誰が本を買ったか] ジョンが 知りたがっています。
b. ジョンは [誰が本を買ったと] 思っていますか。 a.*[ジョンが本を買ったか] 誰が 知りたがっています。 b. *誰が [ジョンが本を買ったか] 知りたがっています。 「か」 不定語「誰／何／どの～」等は、格助詞が直接後続している場合、その指標をQに付与しなければならないとする。 Lexicon か(Q) syntax かn(Qm) ...mはc-command領域内の要素の指標 SR式 vn=om ただし、このままでは、v型のSR式の型式に合わないので、vn=attribute (object)　という形に変換しなければならない。 38

39 v型のSR式を派生させる ジョン1が 知っている6（Theme , Agent ） 5 1 か5（Q ） 2 誰2が 本3を
x1 [名称 :ジョン] x2 [類 :人] x3 [類 :本] e4 [類 :買った ; Theme :x3 ; Agent :x2] x2=Agent(e4) v5=Agent(e4) e6 [類 :知っている ; Theme :v5 ; Agent :x1] v5=x2 39 39

40 concealed question v型の表現が疑問文の解釈と似るのは当然。 勝者1(E)を当てます3
e3 [類 :当てます ; Theme : v1 ; Agent :＿] さらに、「か」が発音されなくても、o型から派生的に v型のSR式が生まれることもありうる。 [[勝った1人]2 φ4(Q2)]を当てます3 （≒誰が勝ったか当てます） e1 [類 :勝った ; Agent :＿] x2 [類 :人 ]｜e1 v4= x2　⇒　v4= Agent（e1） e3 [類 :当てます ; Theme :v4 ; Agent :＿] 40 40

41 連動読みはどのように表されるのか a. Every student loves his mother.
b. *His mother loves every student. a.　 Who loves his mother? b.　 *Who does his mother love? a. かなりの数の自動車会社が [そこの子会社]を 推薦した b. *[そこの子会社]が かなりの数の自動車会社を 推薦した 41

42 連動読みのSRの派生 ガ格が認可されるためには、時制要素と関係づけられなければならない。（高井 2009：九大博論）
φ7(6, ) 2 かなりの数U1の 自動車会社2, S3が そこ4βの 子会社5(X)を 推薦した6(Th5,Ag2) ガ格が認可されるためには、時制要素と関係づけられなければならない。（高井 2009：九大博論） 時制要素 φ7 は、predication を形成する機能範疇であるとする。 42 42

43 連動読みのSRの派生 φ7(6, 2) そこ4βの 子会社5(X)を 43 3 かなりの数のU1 推薦した6(Th5,Ag2)
自動車会社2が 自動車会社2, S3が φ7(6, 2) 43 43

44 連動読みのSRの派生 Partitioning [数(x2)=かなり]U1 x2 [類 :自動車会社]
3 Partitioning かなりの数のU1 自動車会社2 が φ7(6, 2 ) 1 1 1 そこ4βの 1 推薦した6 (Th5,Ag2) 1 1 1 子会社5 (X)を 1 [数(x2)=かなり]U1 x2 [類 :自動車会社] v4β1 v51=子会社(X)｜v4β1　 e61 [類 :推薦した ; Theme :v51 ; Agent :x21] [x21｜e61]71 [x2｜r71]3 →　 x2 [類 :自動車会社 ; 数 :かなり] →　 v51=子会社(v4β1) 44 44

45 連動読みのSRの派生 Partitioning x2 [類 :自動車会社 ; 数 :かなり] v51=子会社 (v4β1)
かなりの数のU1 自動車会社2 が 1 1 1 φ7(6, 2 ) そこ4βの 1 子会社5 (X)を 1 推薦した6 (Th5,Ag2) 1 1 1 x2 [類 :自動車会社 ; 数 :かなり] v51=子会社 (v4β1) e61 [類 :推薦した ; Theme :v51 ; Agent :x21] [x21｜e61]71 [x2｜r71]3 (Agent(e61)) v4β1を含むPredicateのSubjectで単数のものは、v21 ∴ v4β1=v21=Agent(e61) 45 45

46 依存語の分析 依存語は、その指標にβという素性が伴ってくるとする。 素性βに関わる解釈規則：
β付きの指標を持つ要素αは、v型のSR式になり、その要素αを含むPredicate の Subject を先行詞とする。 つまり素性βを持つ要素αが e21 に含まれる場合、次のような関係が成り立っていれば、そのαの先行詞は x11 となるが、 x11｜e21 ｖ型のSR式にならなければならないため、疑問文の「か」と同様の操作が行われる。 46

47 Local Disjointness Effects
Reinhart 1983, Higginbotham 1983, Hoji 1997, 1998 等で、この依存関係が coargument (＝同じ動詞の項同士) の間で成り立ってはいけない、ということが示されてきた。 ※　いわゆる束縛原理Bの名の下に記述されてきた現象のことかと思うかもしれないが、厳密には、それでは適切ではない。詳しくは、Hoji, Hajime (1998) "Formal Dependency, Organization of Grammar, and Japanese Demonstratives," Japanese/Korean Linguistics, vol.7, pp を参照のこと。 ただし、ここでは便宜上、「*John recommended him.」で例示する。 47

48 βがcoargument に依存した場合 John1 recommended2(Th3β, Ag1) him3β linguistic SR
x1 [名称 :John] e2 [類 :recommended ; Theme :v3β ; Agent :x1] x1｜e2 β素性の解決 v3β=x1=Agent(e2) これを上の式に代入すると： e2 [類 :recommended ; Theme :Agent(e2) ; Agent :x1] となり、自ら(e2)の特性記述の中で、自分(e2)に言及することになる。Principle Bとは、このような自己言及の事態を禁じるものなのではないだろうか。 48

49 coindexation vs. linking
Principle B を指標の分布の制限と仮定してしまうと、直接には依存関係のない coargument 同士の指標も制約を受けることになりかねないが、この分析ならば、その問題もない。（cf. Higginbotham 1983、Heim 1998、Hoji 2003 等） さらに、次のような構文で、Principle B 効果が見られないことをどのように説明するかが問題であった。 QP1 ... [ ... NP2β ... NP3β ... V4] ... V5 しかし、ここでの分析ならば、NP2βとNP3βの両方がQP1と連動している場合でも、V4のSR式は、たとえば次のようになるだけであり、 e4 [類 :V ; Theme :Agent(e5) ; Agent :Agent(e5)] 自己言及は起きない。したがって、Principle B 効果がないことがうまく導ける。

50 ここで提案する意味表示の方針 真理条件的意味論ではなく、Information Databaseの更新という形で「知識」をとらえる。
ただし、DRT・メンタルスペース・談話管理理論等よりもsyntaxとの対応関係が計算しやすくなるように、Information Databaseの構成を工夫する。 （∀や∃などの）operator を用いない。 operatorとは、集合に対する「操作」であるため、定義上、指示的（referential）になりえない。しかし、量化的な働きをしているとみなされてきた表現も指示的と考えざるをえない場合がある。 「意味解釈」とはどういう認知的行為なのか、明示的に特徴づけたい。 50

51 「指示的」な「量化表現」の例 Few senators admire Kennedy. They are junior.
Every student brought his camera. They are diligent. ３人の男の子が（それぞれ）２人の女の子をパーティに誘った。その男の子たちは、みんな喜んでいた。 ３人の男の子が（それぞれ）２人の女の子をパーティに誘った。その（６人の）女の子たちは、みんな喜んでいた。 51

52 複数のSR式で表す意味表示 これまで「量化表現」とみなされていたものも、指示表現とみなす。
これまでquantifierの活用によって行ってきた効果が別の方法で達成されさえすればよい。 quantifier を仮定する場合は、そのスコープを表示するために文の意味表示が単一の式である必要があったが、quantifier を仮定しないのならば、その必要もない。 その結果、それぞれのterminal nodeごとに、どのようなオブジェクトがどのように関わっているか、ということを読み取ることができるようになった。 52 52