文処理
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/22 03:58 UTC 版)
競合モデルは，当初，異言語間文処理の理論として提案された。 人は文の意味を解釈する際に，文脈に含まれる様々な言語的手がかり（語順，形態素，意味的特徴（アニマシーなど））を考慮して，それぞれの解釈に対する確率的な値を計算し，最終的に最も可能性の高い解釈を選択するというモデルである。このモデルによると、手がかりの重みは、その手がかりがどの程度利用可能で、理解の際には意味を、生成の際には形式を導く信頼できるものであるかに基づいて、帰納的に学習される。 競争モデルでは、言語によって意味を表す手がかりが異なるため、手がかりの重みは言語間で異なり、ある言語のユーザーは、その言語に関連した手がかりの重みを使って文章を解釈することになる。そのため、他の言語を学ぶ際には、どの言語でどのような手がかりが重要なのかを学ばなければ、どの言語の文章もうまく解釈することはできません。このモデルでは、キューを「言語の形と意味や機能を結びつけるために、発話の表面構造に存在する情報源」と定義している。手がかりは、その種類（形態論的、統語論的、韻律的、意味論的、語用論的）、利用可能性（どのくらいの頻度で存在するか）、信頼性（どのくらいの頻度で正しい解釈につながるか）によって異なる。それぞれの手がかりは、利用可能性と信頼性の合算である手がかり有効性を一定レベルで持っています。ケースマーキング、アニマシー、語順など、同じ基本タイプの手がかりでも、言語によって有効性のレベルが著しく異なる場合があります。例えば、アニマシーの手がかりは、英語では最小限の役割しか果たしていないが、イタリア語では大きな役割を果たしている。 このモデルでは、処理中に手がかりが競合したり協力したりすることを前提としている。手がかりが同じ解釈や生成物を指し示すことで協力または収束することもある。時には、手がかりは相反する解釈や生成物を指し示すことで競合する。
※この「文処理」の解説は、「競合モデル」の解説の一部です。
「文処理」を含む「競合モデル」の記事については、「競合モデル」の概要を参照ください。
- 文処理のページへのリンク
