論文の概要: Rethinking and formalising the state across languages: a unified computational learning theory account

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00523v1
• Date: Sat, 01 Aug 2026 08:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.733513
• Title: Rethinking and formalising the state across languages: a unified computational learning theory account
• Title（参考訳）: 言語間の状態の再考と定式化--統一型計算学習理論による考察
• Authors: Mohamed El Idrissi,
• Abstract要約: 論文では、状態は文脈依存型形態素合成機構であり、合成言語間で文法的テンプレートを選択する。 有限集合演算に基づく学習アルゴリズムは、状態依存文法構成を取得し、予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The linguistic notion of state has traditionally been restricted to the construct (annexation) state of Afroasiatic languages and treated as a language-specific morphosyntactic phenomenon. This article argues instead that the state is a systemic, context-dependent morphosyntactic mechanism that selects grammatical templates across synthetic languages. Within the Template-Based Modular Cognitive framework, taking Riffian as its primary empirical basis, the proposed theory provides a unified explanation for diverse nominal marking patterns traditionally analysed independently and is formalised as a symbolic computational model in which the state is represented by a set-valued function over grammatical templates. A learning algorithm based on finite-set operations acquires and predicts state-dependent grammatical configurations. Beyond nominal morphology, the framework has broader implications for theories of nominal structure and lexical cognition, in particular offering a unified analysis of determiner-noun structure. These results suggest that the state constitutes one instance of a broader class of syntactically conditioned dependencies that also includes agreement and grammatical case.
• Abstract（参考訳）: 国家の言語的概念は、伝統的にアフロアシア語族の言語の構成(緩和)状態に制限され、言語固有の形態素合成現象として扱われてきた。 この記事では、状態は、合成言語全体にわたる文法的テンプレートを選択する、体系的、文脈に依存した形態素合成機構である、と論じる。 テンプレートベースのモジュール認知フレームワーク内では、リフィアンを主要な経験的基礎として捉え、提案理論は、伝統的に独立に分析された多様な名目マーキングパターンについて統一的な説明を提供し、その状態が文法的テンプレート上の集合値関数で表される象徴的計算モデルとして形式化されている。 有限集合演算に基づく学習アルゴリズムは、状態依存文法構成を取得し、予測する。 名目形態学以外にも、この枠組みは名目構造の理論や語彙認知の理論、特に決定子-名詞構造を統一的に分析する理論に広範な意味を持つ。 これらの結果は、この状態が、合意や文法的なケースを含む、より広範な構文的条件付き依存関係の1つのインスタンスを構成することを示唆している。

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