論文の概要: The Algebra of Meaning: Why Machines Need Montague More Than Moore's Law

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06559v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 01:22:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.253857
• Title: The Algebra of Meaning: Why Machines Need Montague More Than Moore's Law
• Title（参考訳）: 機械がムーアの法則以上のモンタギューを必要とする理由
• Authors: Cheonkam Jeong, Sungdo Kim, Jewoo Park,
• Abstract要約: モデレーション、脆さ、不透明なセマンティクスは、データやスケール制限よりも、型理論的なセマンティクスの欠如の兆候である、と我々は主張する。 モンタギューの型付き合成代数学としての言語観に基づいて、アライメントを解析問題として再放送する。 本稿では、発話を記述型論理形式にコンパイルする、ニューロシンボリック言語であるSavaiを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32904041852873017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contemporary language models are fluent yet routinely mis-handle the types of meaning their outputs entail. We argue that hallucination, brittle moderation, and opaque compliance outcomes are symptoms of missing type-theoretic semantics rather than data or scale limitations. Building on Montague's view of language as typed, compositional algebra, we recast alignment as a parsing problem: natural-language inputs must be compiled into structures that make explicit their descriptive, normative, and legal dimensions under context. We present Savassan, a neuro-symbolic architecture that compiles utterances into Montague-style logical forms and maps them to typed ontologies extended with deontic operators and jurisdictional contexts. Neural components extract candidate structures from unstructured inputs; symbolic components perform type checking, constraint reasoning, and cross-jurisdiction mapping to produce compliance-aware guidance rather than binary censorship. In cross-border scenarios, the system "parses once" (e.g., defect claim(product x, company y)) and projects the result into multiple legal ontologies (e.g., defamation risk in KR/JP, protected opinion in US, GDPR checks in EU), composing outcomes into a single, explainable decision. This paper contributes: (i) a diagnosis of hallucination as a type error; (ii) a formal Montague-ontology bridge for business/legal reasoning; and (iii) a production-oriented design that embeds typed interfaces across the pipeline. We outline an evaluation plan using legal reasoning benchmarks and synthetic multi-jurisdiction suites. Our position is that trustworthy autonomy requires compositional typing of meaning, enabling systems to reason about what is described, what is prescribed, and what incurs liability within a unified algebra of meaning.
• Abstract（参考訳）: 現代の言語モデルでは、その出力が持つ意味のタイプを不正確に扱います。 幻覚、不安定なモデレーション、不透明なコンプライアンスの結果は、データやスケール制限よりも、型理論的なセマンティクスが欠如している兆候である、と我々は主張する。 モンタギューの型付き、構成代数学としての言語観に基づいて、アライメントを解析問題として再キャストする: 自然言語入力は、文脈下で記述的、規範的、法的な次元を明示する構造にコンパイルされなければならない。 サヴァサン(Savassan)は、モンタギュー形式の論理形式に発話をコンパイルし、デオン演算子と管轄的文脈で拡張された型付きオントロジーにマッピングする、神経象徴的アーキテクチャである。 ニューラルネットワークコンポーネントは、非構造化入力から候補構造を抽出する。シンボリックコンポーネントは、型チェック、制約推論、およびクロスジャリディションマッピングを実行し、バイナリ検閲よりもコンプライアンス対応のガイダンスを生成する。 国境を越えたシナリオでは、システムは一度にパースする(例:欠陥債権(製品x、企業y))。その結果を複数の法的オントロジー(例:KR/JPの破壊リスク、米国の保護された意見、EUのGDPRチェック)に投影し、結果を単一の説明可能な決定に構成する。 この論文は、次のように貢献する。 一 幻覚を型誤認と診断すること。 (二 事業・法理の正式なモンタギューオントロジー橋 (iii)パイプライン全体に型付きインターフェースを組み込んだ製品指向設計。 法的な推論ベンチマークと合成多重判定スイートを用いた評価計画を概説する。 私たちの立場では、信頼できる自律性は意味の合成型付けを必要とし、システムは説明されるもの、規定されるもの、意味の統一代数学における負債を推論することができる。

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