言語学とは?

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言語学

作者広瀬隆

収載図書不完全犯罪
出版社集英社
刊行年月1988.12
シリーズ名集英社文庫


言語学

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/05/04 00:26 UTC 版)

言語学(げんごがく、: linguistics)は、人間の言語を対象とする科学的研究[1]




  1. ^ a b c d e 日本大百科全書』(ニッポニカ)、言語学
  2. ^ いくつか説明法があるが、ひとつは動機づけを説明する方法である。
  3. ^ McArthur, Tom (1996), The Concise Oxford Companion to the English Language, Oxford University Press (ISBN 0198631367)
  4. ^ 「新インド学」p17 長田俊樹 角川書店 平成14年11月10日初版発行
  5. ^ 近年では、チョムスキーの説は、その一部が、部分的に採用されることもある、といった程度である。やや政治的な主張のような性質を備えた、あるいは、きわめて単純な見方を提供することでスッキリさせ、安心させる、つまりある意味で宗教がかったような理論体系であり、一部の読者がまるで何かの宗教に入信した信者のように、チョムスキーの説で頭が一杯になってしまい、まるで洗脳されたようになってしまい、現実の言語の複雑な諸事実を受け入れられなくなってしまうこともあった。(数十年前はチョムスキーの著書が提供する、まるで宗教の経典類の世界観のような、きわめてシンプルな説明方法に熱狂して、そうした洗脳状態になってしまう人も多かったが)近年は、かなり沈静化している。
  6. ^ 『人が単に過去に見聞きした表現それ自体からではなく、“colorless green ideas sleep furiously” のように語義からは意味をなさない、ありえないような文であっても、この例文の場合は英語話者であれば、構文的には(文法的には)適切な文であると判断できるのは、生得的にヒトの脳のどこかに文法に従って文を認識する能力があるからだ』と仮定し、その文法を「普遍文法」と呼んだ(チョムスキーらによる仮説、ヒトの成長段階で、その生得能力がどのように英語や日本語などの各言語の能力となるのか等といった点については普遍文法の記事を参照)。この仮説は同時に、文法を基にして任意に新しい文を作ることができる、という能力をも説明するものだとされている。 人類の言語の文法には再帰があるが、2020年現在、人類以外の、いわゆる「動物の言語」( en:Animal language )の「文法」では再帰は見つかっていない。普遍文法仮説はそれがヒトだけのものとしているので、動物の言語で、再帰を含む文法がもし見つかれば、ヒトだけのものとする主張は修正が必要になる(ここで述べている再帰とは専門的には、例えば「極小主義プログラム」で Merge と呼ばれて研究されているものである。en:Merge (linguistics) を参照)。
  7. ^ ちなみに、チョムスキーらの説は、当時(20世紀なかば過ぎころ)のコンピュータ・サイエンスなどの(まだ低い)レベルの影響を(陰に陽に)受けている。当時の人工知能の研究でも、「プログラマーがあらかじめ、シンプルなアルゴリズムやパターンを与えて、そのパターンを組み合わせて反応するようなプログラムを書けば、知能になるはずだ」などと考えていた。(つまり現代の人が過去をふりかえって反省すれば)おそろしく幼稚で単純なモデルで知能が実現できるはずだ、などと当時の研究者たちは、愚かにも信じてしまっていたのである。だが、実際にその方向で知能を実現しようと努力しつづけても、いつまでたっても知能らしい知能のレベルにたどりつくことができず、人工知能の開発は停滞期に入ってしまった。人工知能の研究が次の段階に進んだのは、そういう(まるでチョムスキーのモデルのような)幼稚なモデルを捨てて、もっと現実的なモデル、脳で起きているニューロンレベルを模倣させる方向、機械学習ディープラーニングの方向で研究や開発を行うようになってからである。自動翻訳も、チョムスキー的なアプローチ法では失敗してしまい、いつまで開発を続けても自然な翻訳はできなかった。最近の自動翻訳で成功しているのはたとえばgoogleがweb上で提供している自動翻訳であるが、これはディープラーニングする方式の人工知能に、何十万~数百万という用例を実際に記憶・学習させてから翻訳させる、という方式であり、これにより、ようやく自然な翻訳ができるようになってきている。この結果を見てもわかるように、チョムスキーモデルはきわめて不適切であり、用法基盤モデル + 「人間の脳のニューロンのシステムというのは、汎用的な能力があり、ディープラーニングする」というとらえ方のほうがはるかに適切である。文法はあくまでほんの部分的に、補助的に用いているにすぎない。本当に自然な翻訳ができるシステムは、ディープラーニングシステムに、数万~数十万~数百万以上という実際の用法を記憶・学習(神経回路的な学習)をさせているのである。実際のさまざまな自動翻訳システムの実際の結果によって、本当はどちらの理論(仮説)が適切だったか、ということもはっきり示されてしまっている。すでに自動翻訳システムの比較によって、本当の結果が示されてしまっているので、いまさらチョムスキーの(いささか宗教信条のような)時代遅れの説にばかりしがみついてもしかたないことである。
  8. ^
    転位性[要出典]
    人間の言語は過去に起こった事実や未来のことを表現することも可能である。文字の体系を持っていれば、文字に書き留めることによって、後世に伝えることも可能になる。しかし、動物の場合、餌のありかや敵の急襲を知らせるなど現在のことしか伝達できない。[要出典]
  9. ^ [いつ?]『(科学をおこなう前に)まず、定義だ[要出典]』とか『「人間が話す言語」とは何かを明確にする必要がある[要出典]』と言った人[誰?]がおり、『学者らによる「言語」の定義の問題は未だに決着していない。[要出典]』と言った人[誰?]がいる。


「言語学」の続きの解説一覧

言語学

出典:『Wiktionary』 (2020/03/28 02:21 UTC 版)

名詞

  げんごがく

  1. 人間が話す言語本質構造変遷などを科学的研究する学問

複合語

下位語

複合語に示すものを除く)

関連語

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