Transcript パワーポイント97-2003

数理言語情報論 第5回
2007年11月5日
数理言語情報学研究室 講師 二宮 崇
1
今日の講義の予定

前回までの復習
CFG (Context Free Grammar, 文脈自由文法)
 TAG (Tree Adjoining Grammar)
 Dependency Grammar (依存文法)
 CCG (Combinatory Categorial Grammar, 組合
せ範疇文法)
 型付素性構造 (Typed Feature Structures)


HPSG (Head-driven Phrase Structure
Grammar, 主辞駆動句構造文法)
2
簡単なCFGの例
CFG: 構文木
S → SUBJ VP1
S
S → SUBJ V
SUBJ → NP が
VP1 → OBJ1 V
SUBJ
OBJ1 → NP を
NP → S NP
V → 送った
V → 読んだ
NP → 香織
NP
NP → プレゼント
NP → 香織 NP1
NP → 恵 NP1
NP1 → と NP
OBJ1
が
V
を
NP
香織
S
NP → 恵
NP → 電子メール
VP1
SUBJ
NP
恵
が
NP
V
読んだ
電子メール
送った
3
Non-local Dependencies
NP
β1
NP(i)
S
VP
NP
VB
know
α2
S
S
Sandy
S*
NP
VP
接合
Kim
VB
NP
likes ε(i)4
句構造と依存構造
S
NP
私は
句構造
VP
PP
机の上に
NP
VP
ペンを
私は
依存構造
置いた
机の
上に
ペンを
置いた
5
CCG: ``pure’’ categorial grammar

関数適用規則 (functional application rules)
X／Y Y ⇒ X
 Y X＼Y ⇒ X


(>)
(<)
例
Anna
NP
married
Manny
(S＼NP)／NP
NP
>
S＼NP
<
S
Anna
NP
married
V
Manny
NP
VP
S
6
CCG: The Bluebird

合成規則 (composition rule)


X/Y Y/Z ⇒ X/Z
(>B)
例
Anna
NP
met
(S＼NP)／NP
and
might
marry Manny
CONJ
(S＼NP)／(S＼NP) (S＼NP)／NP NP
>B
(S＼NP)／NP
Φ
(S＼NP)／NP
S＼NP
<
S
>
7
CCG: The Thrush

型繰り上げ (Type-Raising)
NP ⇒

S／(S＼NP)
(>T)
例
Anna
married and
I
detest
Manny
NP
(S＼NP)／NP CONJ
NP
(S＼NP)／NP NP
>T
>T
S／(S＼NP)
S／(S＼NP)
>B
>B
S／NP
S／NP
Φ
S／NP
>
S
8
型付素性構造: グラフ表記と
AVM表記 (構造共有)

グラフ表記

型
(type)
型
(type)
CASE:
nom
noun
HEAD:
SUBJ:
SPR:
AVM表記
構造共有
(reentrancy,
structure-sharing)
cat
HEAD:
1
noun
CASE: 2 nom
cat
VALENCE:
VALENCE:
valence
素性
(feature)
COMPS:
nil
素性
(feature)
valence
SUBJ: 1
COMPS: <>
SPR: 2
9
型の単一化の例
t4の上界
t13
t9の上界
t8
t6
t5
t3
t12
t7
t4
t2
特殊
t10
t11
t9
UB(t4,t9)
t4 ⊔ t9
t1
⊥
(ボトム)
一般
10
型階層と素性の導入

名簿の例
昔の名前
旧姓:string
名:string
名簿項目
郵便番号:integer
住所:string
電話番号:integer
姓:string
旧姓:string
名:string
名前
姓:string
名:string
住所
郵便番号:integer
住所:string
名
名:string
⊥
(ボトム)
特殊
電話番号
電話番号:integer
より特殊な型は
より一般な型の
素性を全て持つ
ことに注意！
一般
11
包摂関係

F ⊑ F‘ とは、 F’の情報がFの情報を包含

情報1: パス値の集合
 パス
pとは素性fの列のこと
 Fの全てのパスpに対し、Fのパス値よりF’のパス値
のほうが特殊、すなわち、 θ(δ(p, q0)) ⊑θ(δ(p, q’0))

情報2: パス等式の集合
 パス等式とは、あるパスとあるパスの先のノードが
同じノードであることを示す式
 Fの全てのパスp, qに対し、p=qならば、F’でも必ず
p=qである
12
包摂関係の例

例1
F:
F: a
G:
F: c
H: a
F:
⊑
F: a
G: b
F: c
G:
G:
I: a
J: b
H: a
13
包摂関係の例

例2
F:
F: a
G:
H: c
F:F:=a
G:H:=c
⊑
F:
1
G:
1
F: a
H: c
F:F:=a
F:H:=c
G:F:=a
G:H:=c
F: = G:
F:F:=G:F:
F:H:=G:H:
14
包摂関係の例

例3 どっちがより特殊か？
F: a
G:a
F: = a
G: = a
G:
F:
a
a
⊑
⊑
F:
1
G:
1
a
F: = a
G: = a
F: = G:
G:
F:
a
15
素性構造の単一化
素性構造 F, G ∈Fが与えられた時、
 UB(F, G) = {H ∈F |F ⊑H ∧ G ⊑H}
 F ⊔G is H∈F s.t. H∈UB(F, G) and
∀I∈UB(F, G).H ⊑ I

つまり、F,Gより特殊な素性構造のうち、
もっとも一般な素性構造が単一化の結果
16
単一化の考え方
二つの素性構造F, Gの両方に含まれる情報
が全て保存されている（F, Gの情報をマー
ジした構造）
 制約
 構造共有を通して情報を伝達
 サイクルを含む場合も大丈夫だけど、特に
難しく考える必要はない

17
単一化の例

F:
G:
例1
F: a
F: c
H: a
⊔
F:
G:
F: a
G: b
I: a
G: J: b
F:
=
F: a
G: b
F: c
G:
G:
I: a
J: b
H: a
異なる型の場合は、型単一化を行う。型単
一化に失敗すると、全体の単一化も失敗
18
素性構造単一化の例

F:
例2 構造共有を含む場合
1
G: G:
F: a
1
F:F:=a
G:G:F:=a
F:=G:G:
F:F:=G:G:F:
⊔
G:
G: G: b
G:G:G:=b
=
F:
G:
F: a
G: b
1
G:
1
F:F:=a
G:G:F:=a
F:=G:G:
F:F:=G:G:F:
G:G:G:=b
F:G:=b
F:G:=G:G:G:
19
素性構造単一化の例

例3 構造共有を含む場合
F: 1 a
G: 1
H: 2
I: 2
J: 3
K: 3
F:=a
G:=a
F:=G:
H:=I:
J:=K:
⊔
G:
H:
I:
J:
K:
L:
4
4
5
5
6
6
G:=H:
I:=J:
K:=L:
=
F: 7 a
G: 7
H: 7
I: 7
J: 7
K: 7
L: 7
F: = a
G: = a
F: = G:
H: = I:
J: = K:
G: = H:
I: = J:
K: = L:
F: = H:
H: = a
....
F: = L:
L: = a
L：の値もaであることに注意！
構造共有を通して、F:aのaがL：まで伝搬している
20
HPSG (HEAD-DRIVEN
PHRASE STRUCTURE
GRAMMAR, 主辞駆動句構造文
法)
21
HPSG: 導入

Head-driven Phrase Structure Grammar
(Pollard & Sag 1985, 1994)
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 (1994) Head-driven
Phrase Structure Grammar, University of
Chicago Pressに基づいて解説
22
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

23
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
24
HPSG: 用語 (1)





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。
25
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
26
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。
27
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
28
HPSG: 用語(5)

選択素性

どのような補語をとるか
主語のリスト
 VALENCE:COMPS: 目的語のリスト
 VALENCE:SPR: 指定部のリスト
 VALENCE:SUBJ:

どのような句を修飾するか
 MOD:
修飾先の句
29
HPSG: 辞書項目

辞書項目
“she”に対
する素性構
造
HD:
she
nom
CASE:
nil
cons
TL:
SUBJ:
HEAD:
PHON:
COMPS:
nil
valence
LOCAL:
word
nil
noun
synsem
CAT:
cat
local
SYNSEM:
SPR:
VALENCE:
nil
CONTENT:
CONTEXT:
INDEX:
context
ppro
BACKGROUND:
GEND:
ref
NUM:
RESTR:
HD:
cons
fem
sing
female
RELN:
nil
PERS:
TL:
nil
psoa
INSTANCE:
3rd
30
HPSG: 辞書項目

“she”に対応する素性構造 (AVM表記)
word
PHON: <she>
synsem
local
CAT:
SYNSEM: LOCAL:
cat
noun
HEAD: CASE: nom
valence
VALENCE: SUBJ:<>
COMPS:<>
SPR:<>
ppro
CONTENT:
INDEX:
1
RESTR: <>
CONTEXT:
ref
PER: 3rd
NUM: sing
GEND: fem
context
BACKGR: <
psoa
RELN: female
INST: 1
>
31
型階層: 基本的で特殊な型

ブーリアン、整数、実数、文字列
...-3.1 0.1 1.0 ...
...
+
-
-1 0
1
2 ...
integer
... “a” “aa” “aab” ...
float
string
boolean
⊥
(ボトム)
32
型階層：リスト

リストの表記
<>
nil
cons
cons
HD:⊥
TL:list
TL:
HD:
y
<x|y>
list
x
<x1, x2,..., xn>
<x1|<x2|,...,<xn|<>>...>>

nil
⊥
(ボトム)
リスト表記の例
TL:
cons
HD:
a
TL:
cons
HD:
b
TL:
cons
HD:
c
nil
<a, b, c>
<a|<b|<c|<>>>
<a, b|<c>>
33
型階層: 句構造まわり
head-subj-struc
head-mark-struc
head-comp-struc
head-adj-struc
head-filler-struc
phrase
word DTRS: con-struc
sign
PHON: list
SYNSEM: synsem
QSTORE: set
RETRIEVED: list
head-struc
HEAD-DTR: sign
NON-HEAD-DTR: sign
coord-struc
CONJ: sign
CONJ-DTR: sign
con-struc
object
⊥
34
型階層: 句構造内部
synsem
LOCAL: local
NONLOCAL: nonlocal
local
CAT: cat
CONT: content
CONX: context
none
nonlocal
TO-BIND: nonlocal1
INHERITED: nonlocal1
nonlocal1
SLASH: set
REL: set
QUE: set
mod-synsem
object
⊥
35
型階層: 統語(1/2)
verb
VFORM: vform
AUX: bool
INV: bool
prep
PFORM:pform
noun
CASE: case
reltvzr
that
conj
adj
mark
subst
PRD: bool
MOD: mod-synsem
cat
HEAD: head
VALENCE: val
MARKING: marking
marked unmarked
marking
object
comp
det
func
SPEC:synsem
head
for
val
SUBJ: list
COMPS: list
SPR: list
36
型階層: 統語(2/2)
psp
(past participle)
prp
(present participle)
fin
nom
pas
(passive participle)
base
inf
acc
to
ger
case
vform
object
of
...
pform
37
型階層: 意味(1/2)
refl
recp
ppro
ana
npro
psoa
pron
nom-obj
INDEX: index
RESTR: set
quant
DET: semdet
RESTIND: npro
forall
content
BACKGROUND: set
CONTEXTUAL-INDICES: c-inds
object
exists
the
semdet
38
型階層: 意味(2/2)
ref
there
it
1st
2nd
3rd
masc
fem
neut
person
sing
index
PERSON: person
NUMBER: number
GENDER: gender
plu
gender
number
object
39
略記: 名詞句

NP[ i ] j
[ k , l ,m ]
synsem
local
CAT:
LOCAL:
cat
HEAD: noun
CASE: i
valence
SUBJ:<>
VALENCE: COMPS:<>
SPR:<>
nom-obj
CONTENT: INDEX: j
index
PERSON: k
NUMBER: l
GENDER: m
40
略記:文

S[ i , j AUX, k INV]
l
synsem
local
CAT:
LOCAL:
cat
verb
i
HEAD: VFORM::
AUX: j
INV: k
valence
VALENCE: SUBJ:<>
COMPS:<>
SPR:<>
CONTENT:
l
41
略記: 動詞句

VP[ i , j AUX, k INV] l
synsem
local
CAT:
LOCAL:
cat
verb
i
HEAD: VFORM::
AUX: j
INV: k
valence
VALENCE: SUBJ:<synsem>
COMPS:<>
SPR:<>
CONTENT:
l
42
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
43
語彙項目

自動詞の例”walks”
synsem
local
CAT:
LOCAL:
cat
HEAD: verb
VFORM: fin
valence
SUBJ:<NP[nom] 1
VALENCE: COMPS:<>
SPR:<>
[3rd, sing]>
RELN: walk
CONTENT: WALKER: 1
44
語彙項目

他動詞の例”sees”
synsem
local
CAT:
cat
HEAD: verb
VFORM: fin
LOCAL:
VALENCE:
valence
SUBJ:<NP[nom]
1
[3rd, sing]>
COMPS:<NP[acc] 2 >
SPR:<>
RELN: see
CONTENT: SEER: 1
SEEN: 2
45
語彙項目

ditransitive verbの例”gives”
synsem
local
CAT:
cat
HEAD: verb
VFORM: fin
LOCAL:
VALENCE:
valence
SUBJ:<NP[nom]
1
[3rd, sing]>
COMPS:<NP[acc] 2 ,NP[acc] 3 >
SPR:<>
RELN: give
CONTENT: GIVER: 1
GIVEN::2
GIFT: 3
46
略記: 句構造と木構造

左が主辞の場合
1
HEAD
NON-HEAD
2

phrase
SYNSEM:
3
右が主辞の場合
DTRS:
1
NON-HEAD
3
1
head-struc
HEAD-DTR: 2
NON-HEAD-DTR:
3
HEAD
2
47
句構造規則(スキーマ1)

HEAD-COMPLEMENT-SCHEMA
VAL:
SUBJ: 1
COMPS:
SPR: 4
HEAD
VAL:
SUBJ: 1
COMPS: < 2 |
SPR: 4
3
COMP
3
>
2
48
句構造規則(2)

HEAD-SUBJECT-SCHEMA
VAL:
SUBJ:<>
COMPS: 2
SPR: 3
SUBJ
HEAD
1
VAL:
SUBJ: < 1 >
COMPS: 2
SPR: 3
49
PHON: <gives>
NP[3rd, sing]
he
VAL:
SUBJ: <NP[nom][3rd, sing]>
COMPS: <NP[acc], NP[acc]>
SPR: <>
gives
NP
NP
her
a present
PHON: <gives, her>
VAL:
SUBJ:< 1 NP[nom]>
COMPS:< 3 NP[acc]>
SPR:<>
PHON: <gives>
NP[3rd, sing]
he
VAL:
SUBJ: < 1 >
COMPS: < 2 , 3 >
SPR: <>
gives
2 NP[acc]
her
NP
a present
PHON: <gives, her, a present>
VAL:
SUBJ: < 1 NP[nom]>
COMPS: <>
SPR:<>
PHON: <gives, her>
VAL:
SUBJ:< 1 >
COMPS:< 3 >
SPR:<>
PHON: <gives>
NP[3rd, sing]
he
VAL:
SUBJ: < 1 >
COMPS: < 2 , 3 >
SPR: <>
gives
2 NP[acc]
her
3
NP[acc]
a present
PHON: <he, gives, her, a present>
SUBJ: <>
COMPS: <>
SPR: <>
VAL:
PHON: <gives, her, a present>
VAL:
SUBJ: < 1 >
COMPS: <>
SPR:<>
PHON: <gives, her>
VAL:
SUBJ:< 1 >
COMPS:< 3 >
SPR:<>
PHON: <gives>
1
NP[nom][3rd, sing]
he
VAL:
SUBJ: < 1 >
COMPS: < 2 , 3 >
SPR: <>
gives
2 NP[acc]
her
3
NP[acc]
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”
HEAD-DTR: SS:LOC:CAT:
cat
HEAD: verb
VFORM: fin
VALENCE:
valence
SUBJ:<NP[nom]
1
[3rd, sing]>
COMPS:<NP[acc] 2 ,NP[acc] 3 >
SPR:<>
DTRS:
word
PHON: “her”
NON-HEAD-DTR: 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
VAL:
SUBJ: 1
COMPS:
SPR: 4
3
HEAD
VAL:
左娘
SUBJ: 1
COMPS: <
SPR: 4
COMP
2 |3
>
2
PHON: <gives>
VAL:
SUBJ: <NP[nom]>
COMPS: <NP[acc],NP[acc]>
SPR: <>
gives
右娘
NP[acc]
her
55
どのようにして句構造規則を適
用するか？
句構造規則
VAL:
SUBJ: 1
COMPS:
SPR: 4
3
HEAD
VAL:
単一化
COMP
SUBJ: 1
COMPS: < 2 | 3 >
SPR: 4
2
PHON: <gives>
左娘
VAL:
SUBJ: <NP[nom]>
COMPS: <NP[acc],NP[acc]>
SPR: <>
gives
NP[acc]
her
右娘
56
どのようにして句構造規則を適
用するか？
句構造規則
VAL:
SUBJ: 1 NP[nom]
COMPS: 3 <NP[acc]>
SPR: 4 <>
HEAD
VAL:
単一化
COMP
SUBJ: 1
COMPS: < 2 | 3 >
SPR: 4
2 NP[acc]
PHON: <gives>
左娘
VAL:
SUBJ: 1
COMPS: <2 | 3 >
SPR: 4
gives
2
her
右娘
57
どのようにして句構造規則を適
用するか？
VAL:
SUBJ: 1
COMPS:
SPR: 4
3
HEAD
VAL:
SUBJ: 1
COMPS: <
SPR: 4
COMP
2 |3
>
2
PHON: <gives>
左娘
VAL:
SUBJ: <NP[nom]>
COMPS: <NP[acc],NP[acc]>
SPR: <>
gives
NP[nom]
she
右娘
58
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.
59
句構造規則(スキーマ3, 4)

HEAD-MODIFIER
SCHEMA (LEFT)
LMOD
HEAD:MOD:
HEAD
1
1

HEAD-MODIFIER
SCHEMA (RIGHT)
HEAD
1
RMOD
HEAD:MOD:
1
60
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:
NON-HEAD
HEAD
SYNSEM:LOCAL:CAT:HEAD:
1
1
⊥
61
プリンシプル

句構造の親子間の制約の集合

PHONOLOGY PRINCIPLE
PHON:
HEAD
PHON:
1
1
⊕２
NON-HEAD
PHON:
2
62
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:
1 ⊕２
3 ⊕4
SLASH:
HEAD
SYNSEM:NONLOCAL:
QUE:
REL:
1
3
SLASH:
5
5
⊕6
NON-HEAD
SYNSEM:NONLOCAL:
QUE:
REL:
２
4
SLASH: 6
63
プリンシプル(HPSGの本の中)

親子間の制約


実は、句構造規則もプリンシプルの一つ


プリンシプル１∧プリンシプル２∧プリンシプ
ル３∧…
ID-SCHEMA
PRINCIPLE=SCHEMA1∨SCHEMA2∨SCHEM
A3 ∨...
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
64
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１
 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=(S1∧P1∧P2)∨(S2∧P2∧P3∧P4)∨(S3
∧P1∧P2∧P4)∨...
65
語彙規則(Lexical Rule)
全ての語彙項目を用意するのは大変！
 原型から派生型まで自動的に導出する規則
を用意しよう

関係節の中の
give
関係節の中の
giving
gives
giving
give
現在分詞の
giving
given
66
語彙規則: 疑問文

Subject-Auxiliary Inversion Lexical Rule
HEAD: verb[+AUX, -INV, fin]
LOCAL:CAT:
VAL: SUBJ:< 1 N[nom]>
COMPS: ２
HEAD: verb[+AUX, +INV, fin]
LOCAL:CAT:
VAL: SUBJ: <>
COMPS:<
1 |２
>
67
語彙規則: 疑問文

Subject-Auxiliary Inversion Lexical Ruleの例
PHON: “can”
LOCAL:CAT:
HEAD: verb[+AUX, -INV, fin]
VAL: SUBJ:< 1 N[nom]>
COMPS:
<V[bse, SUBJ< 1 >>
Kim can go.
PHON: “can”
LOCAL:CAT:
HEAD: verb[+AUX, +INV, fin]
VAL: SUBJ: <>
COMPS:<
1
N[nom], V[bse, SUBJ<
Can Kim go?
1
>>
68
語彙規則: 関係節

Complement Extraction Lexical Rule
SUBJ: 1
LOCAL:CAT:VAL: COMPS: <
SPR: 4
NONLOCAL:SLASH:
2 |3
>
5
SUBJ: 1
LOCAL:CAT:VAL: COMPS:
SPR: 4
NONLOCAL:SLASH:{
2
}∪
3
5
69
語彙規則: 関係節

Complement Extraction Lexical Ruleの例
PHON: “gives”
SUBJ: <NP[nom]>
LOCAL:CAT:VAL: COMPS: < 1 NP[acc], NP[acc]>
SPR: <>
NONLOCAL:SLASH: <>
PHON: “gives”
SUBJ:<NP[nom]>
LOCAL:CAT:VAL: COMPS:<NP[acc]>
SPR: <>
NONLOCAL:SLASH: < 1 >
70
関係節の解析
SLASH: <>
HEAD
FILLER
SLASH: < 1 >
HEAD
...
SUBJ
1 which
I
HEAD
SUBJ
SUBJ: <NP[nom]>
SLASH: < 1 >
know
HEAD
you
VAL:
SUBJ:<NP[nom]>
COMPS:<NP[acc]>
SPR: <>
SLASH: <
1
>
gave
Kim
71
句構造規則(5)

HEAD-FILLER SCHEMA
SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: <>
FILLER
1
HEAD
SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: <
1
>
72
句構造規則(6)

HEAD-RELATIVE SCHEMA
SYNSEM:NONLOCAL:REL: <>
HEAD
1
REL
SYNSEM:NONLOCAL:REL: <
1
>
73
関係節の解析
REL: <>
SLASH: <>
REL
HEAD
REL: < 2 >
SLASH: <>
2
NP
HEAD
FILLER
books
SLASH: < 1 >
1
REL: < 2 >
which
SUBJ
HEAD
SUBJ: <NP[nom]>
SLASH: < 1 >
HEAD
you
VAL:
SUBJ:<NP[nom]>
COMPS:<NP[acc]>
SPR: <>
SLASH: <
1
Kim
>
gave
74
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: < 1 >
SLASH: <>
EMPTY-FILLER
SYNSEM:NONLOCAL:SLASH: <SYNSEM:NONLOCAL:REL: 1 >
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
75
まとめ
HPSG
 次回は、11/12 (月) 16:30～ 確率付CFG
 講義資料


http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~ninomi/mistH19w/
76