Essence and ontology of structure-building mechanisms of natural language system: a graph-theoretical approach

自然语言系统结构构建机制的本质和本体论：图论方法

• 批准号: 21K00491
• 负责人: 有川 康二
• 金额: $ 1.33万
• 依托单位: Momoyama Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K00491/
• 关键词: 自然言語計算アルゴリズム; 文構造の構築メカニズム; 解釈不能素性の存在理由; 行列統辞論; フラクタル幾何学; ウイルス（エラー）チェックシステム; エラー最小化; 値付与の不在; 自然言語計算システム; ウイルスチェックシステム; グラフ理論; 構造; 島; 最適なバランス

2022年度の研究の目的は、構造特徴の消去のメカニズムの本質の解明であった。ホモ・サピエンス脳の言語計算システムのアルゴリズムには音でも意味でもない構造（形態統辞：格、φ（人称、数、性））素性の消去メカニズムが存在する。構造素性消去の機構である内的結合（internal merge）により二股枝分かれ構造が形成される。当該年度は、２本の論文、Internal merge: Why does it work this way? A matrix syntactic approach to argument chain (Open Journal of Modern Linguistics, 12(3), 336-365, June 2022, 査読あり)、及び、Non-referentialist CHL as error minimization: Toward a valuation-free Agree model (St. Andrew's University Bulletin of the Research Institute 48(3), 79-104, March, 2023, 査読なし)を発表した。前者は、二股枝分かれ構造の幾何学的本質について、重ね合わせ現象を核心とする量子力学が援用する数学ツール（名詞範疇素性を実数１、動詞範疇素性を虚数iに変換したもの）を利用し、線形代数学の枠組みで考察した。言語構造は収縮、拡大、不変の三力のバランスを取っていることを数学的に解明した。将来の生成統辞論と数学の統合の為の基礎研究と位置付けられる。後者は、言語システムは母なる自然が創造したエラー最小化（誤差補正）システムであるという仮説を提案し、経験的証拠を挙げて検証した。また、名詞のφは解釈不能素性と論じ、標準的な値付与（valuation）を基盤とする分析の問題を指摘した。

2022年的研究目的是阐明结构特征消除机制的本质。智人大脑的语言计算系统的算法有一种消除既不是声音也不是含义的特征的机制（形态语法：格，φ（人称，数字，性别））。通过内部合并形成分叉结构，这是结构特征消除的机制。今年，我发表了两篇论文：内部合并：为什么它会这样工作？论证链的矩阵句法方法（Open Journal of Modern Linguistics，12（3），336-365，2022 年 6 月，同行评审）和，非参照主义 CHL 作为误差最小化：走向无估值协议模型（圣安德鲁大学研究所公告 48(3)， 79-104，2023 年 3 月，未经同行评审）。前者利用量子力学所使用的数学工具（将名词类别特征转换为实数1，将动词类别特征转换为虚数i），重点关注叠加现象，来理解分叉分支结构的几何本质。这是在线性代数的框架中讨论的。他从数学上阐明了语言的结构平衡了收缩、扩张和不变性三种力量。它被定位为未来生成句法与数学融合的基础研究。后者提出了语言系统是大自然创造的错误最小化（纠错）系统的假设，并用经验证据进行了验证。他还认为名词 φ 是一个无法解释的特征，并指出基于标准评估的分析存在的问题。

项目成果

Internal merge: Why does it work this way? A matrix syntactic approach to argument chain

内部合并：为什么会这样？

• DOI: 10.4236/ojml.2022.123025
• 发表时间: 2022
• 作者: Koji Arikawa

Non-referentialist CHL as error minimization: Toward a valuation-free Agree model

非参照主义 CHL 作为误差最小化：迈向无估值同意模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Koji Arikawa

Internal merge: Why does it work this way? A matrix syntactic approach to argument chain

内部合并：为什么会这样？

• DOI: 10.4236/ojml.2022.123025
• 发表时间: 2022
• 作者: Koji Arikawa

Non-referentialist CHL as error minimization: Toward a valuation-free Agree model

非参照主义 CHL 作为误差最小化：迈向无估值同意模型

• 发表时间: 2022
• 作者: Koji Arikawa