論文の概要: Plurality and Quantification in Graph Representation of Meaning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06448v1
- Date: Mon, 13 Dec 2021 07:04:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-14 16:20:41.677530
- Title: Plurality and Quantification in Graph Representation of Meaning
- Title（参考訳）: 意味のグラフ表現における多重性と定量化
- Authors: Yu Cao
- Abstract要約: 我々のグラフ言語は、モナディックな2階変数のみを用いた自然言語意味論の本質を網羅している。
単純な構文意味インタフェースで意味グラフを構築するための統一型機構を提案する。
現在のグラフ形式は、分配的述語、カテゴリー横断接続、および量化表現のスコープ置換における言語問題に適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.82512586077023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this thesis we present a semantic representation formalism based on
directed graphs and explore its linguistic adequacy and explanatory benefits in
the semantics of plurality and quantification. Our graph language covers the
essentials of natural language semantics using only monadic second-order
variables. We define its model-theoretical interpretation in terms of graph
traversal, where the relative scope of variables arises from their order of
valuation. We present a unification-based mechanism for constructing semantic
graphs at a simple syntax-semantics interface, where syntax as a partition
function on discourse referents is implemented with categorial grammars by
establishing a partly deterministic relation between semantics and syntactic
distribution. This mechanism is automated to facilitate future exploration. The
present graph formalism is applied to linguistic issues in distributive
predication, cross-categorial conjunction, and scope permutation of
quantificational expressions, including the exceptional scoping behaviors of
indefinites.
- Abstract（参考訳）: 本論では、有向グラフに基づく意味表現形式論を示し、複数の意味論と定量化における言語的妥当性と説明的利益を探求する。
グラフ言語はモナディック二階変数のみを使用して自然言語意味論の本質を網羅する。
我々は、変数の相対的範囲がそれらの評価順序から生じるグラフトラバーサルの観点で、そのモデル理論解釈を定義する。
本稿では,意味論と統語的分布の部分的に決定論的関係を確立することで,対話参照に対する分割関数としての構文を分類文法で実装する,単純な構文意味論インタフェースで意味グラフを構築するための統一的なメカニズムを提案する。
このメカニズムは将来の探査を容易にするために自動化される。
現在のグラフ形式は、分配的述語、クロスカテゴリー接続、不定詞の例外的なスコーピング行動を含む量化表現のスコープ置換における言語問題に適用される。
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