体系的意味フレーム分析の射程
FOCAL プロジェクトの紹介
黒田 航
( 独 ) 情報通信研究機構 (NICT)
2010-05-03
はじめに
• 大学で研究を始めたら再開したいと考えている研究の 紹介をします
• この研究は，過去 2 年の間， NICT の内部事情で中断を
余儀なくされていました
発表の概要
• Berkeley FrameNet (BFN) (Baker et al. 1998; Fontenelle, ed. 2003) の発 展形としての Frame-Oriented Concept Analysis of
Language (FOCAL) ( 黒田ら 2005) の簡単な紹介
• FOCAL が採用している主な分析法
• Hierarchical Frame Network Analysis (HFNA) ( 黒田 2005; 中本 and 黒田
2006a, b)
• Multilayered Semantic Frame Analysis (MSFA) ( 黒田 and 井佐原 2004;
Kuroda and Isahara 2005; Kuroda et al. 2006)
• の二つを実例に基づいて紹介
発表の流れ
• FOCAL とは何か
• BFN から FOCAL へ
• MSFA の有効性
• HFNA の有効性
• 再び FOCAL とは何か
• まとめ
FOCAL とは何か ?
背景 1/2
• FOCAL は Berkeley FrameNet (BFN) の独自な拡張 ( 黒田ら 2005)
• 日本語 FrameNet (JFN) (Ohara, et al. 2003) とは独立
• BFN との共通点
• 意味フレーム (semantic frames) (Fillmore 1982, 1985, 1986; Fontenelle, ed.
2003) を現象記述の単位とする
• 意味フレームとパターンの非線型な対応づけ (aka “ 構文 ”) の体
系的記述を重視する
背景 2/2
• BFN と FOCAL の相違点
• 超語彙的単位 (supra-lexical units) による状況喚起を重視
• その体系的記述 (e.g., データベース化 ) を目標とする
• それを通じて，語義の選択 / 曖昧性解消のプロセスをモデル化
するための試金石となるデータセットを構築する
FOCAL の基本方針
• 実用・検証指向
• 中途半端な説明を排した妥当な記述を通じて , 言語の認知科学への 真の貢献を
• 徹底した記述主義
• そのためには , 言語学 ( の学派 ) 内部での “ 内輪ウケ ” のための , 得て
して “ 自家撞着的な説明 ” ではなく , 外部者にも有益な正確な記述を
• 中途半端な一般化ではなく , なしうる限り詳細な意味の区別
• 素性ラティスの利用して体系的で一貫した知識構造表現
FOCAL の実践例
• JCLA 2004 のワークショッ
プでの発表例 ( 黒田ら 2005)
• 分析結果の実験的検証
• 分析手法の効率化
• 分析から応用へ
HFN
構築の理論と 言語学者による人手解析
(
黒田
)心理実験による
HFN解析の妥当性の検証
(中本
)工学的手法を用いた
HFN構築の効率化
(
金丸
)言語学的応用
“深い”身体性の記述
(龍岡
)言語学的応用 比喩研究の新しい方向
(
野澤
)feedback feedback
feedback feedback
BFN から FOCAL へ
FOCAL の位置づけ
Japan U.S.
Europe
Fillmore's Frame Semantics
Berkeley FrameNet
Fillmore's Construction
Grammar
Ikehara's Theory of Nonlinear Expressions Kunihiro's Theory of Phenomeneme
1980 1990 2000
Japanese FrameNet German FrameNet Spanish FrameNet
2008
Goldberg's Construction
Grammar
SALSA
FOCAL の位置づけ
Japan U.S.
Europe
Fillmore's Frame Semantics
Berkeley FrameNet
Fillmore's Construction
Grammar
Ikehara's Theory of Nonlinear Expressions Kunihiro's Theory of Phenomeneme
1980 1990 2000
Japanese FrameNet German FrameNet Spanish FrameNet
FOCAL
2008
Goldberg's Construction
Grammar
SALSA
意味フレームとは？
• ヒトの記憶と理解の単位となるようなスキーマ構造
(Fillmore 1982, 1985, 1986; Minsky 1975) のこと
• フレームがヒトに理解可能な “ 状況 ” や “ 場面 ” を定義している
• 記述的には < 何が , 何を , 何のために , いつ , どこで , ..., どうした >
のような格フレームに対応する構造と外延が一致
• ( 様々な粒度で ) 意味役割が組織化されたもの
• BFN の用語では意味役割はフレーム要素 frame elements (FEs)
言語学にとって意味フレームとは
• 語は常に何らかのフレーム ( 群 ) を喚起 (evoke) する
• これが語の意味のフレーム意味論での特徴づけ
• 従って，フレームは語の意味 / 意義 (lexical senses) の成立の最小単位
• BFN の用語ではこの単位を lexical units (LUs) と呼ぶ
• 言語学にとって非常に重要な含意
• 語義の曖昧性の解消はフレームを単位として起こる
• この知見をもたらしたことがフレーム意味論 (Fillmore 1982, 1985, 1986) の最大の理 論的貢献
• BFN は語彙要素とフレームとの対応づけをデータベース化しようという
試み (1998 以来継続 )
FS/BFN の限界
• BFN の目的はあくまでも LUs のデータベース化
• 従って BFN では
• 喚起のタイプの下位分類や喚起の強さのモデル化が行われていない
• 語義の曖昧性解消のプロセスはモデル化されていない
• 複数の語の取り合わせによる複合喚起の効果がうまく記述されていない
• 言語理解の認知科学を追求するなら，それでは不十分
• FOCAL はその基礎を確立することを目標にする
• そのために解くべき問題とは ....
語義の決定の問題 1/3
• 問題
• 文 s = w 1 w 2 ... w n がある． s の意味 ( あるいは解釈 ) M(s) を示せ
• 通常の “ 解法 ”
• M(s) は F(m 1 , m 2 , ... ,m n ) として求まる．ただし
• m i は w i の “ 語彙的 ” 意味で
• F は n 個の項 m 1 , m 2 , ..., m n をとる関数 (i.e., 解釈規則 ) とする
語義の決定の問題 2/3
• 難点 1
• すべての i について m i がわかっているわけではない
• 難点 2
• 仮に m 1 , m 2 , ..., m n がすべてわかっていたとしても， F がわかっ
ていない
語義の決定の問題 3/3
• 意味処理の “ 線型 ” モデルと “ 非線型 ” モデルの区別
• 線型モデル : m i の記述は F の記述から独立に行なえる
• 非線型モデル : m i の記述は F の記述から独立に行なえない
• 非線型モデルの代表例
• 構文文法 (Baker et al. 1998; Fillmore 1988, Goldberg 1995, 2006)
• 言語処理の非線型モデル (Ikehara 2001, 池原 2009)
論点先取の可能性
• 未解決の原理的問題
• m i が先にわかって，その後で F がわかるのか
• F が先にわかって，その後で m i がわかるのか
• 線型モデルは前者を，非線型モデルは後者を想定
• どちらが妥当なのか，今のところ誰も知らない
• 線型モデルは論点先取になる可能性が大きい
• 非線型モデルの方が仮定の少ない，より “ 弱い ” モデル
超語彙的喚起の実例 1/2
S は O を 捕まえた 逮捕した 捕獲した 呼び止めた
(1) 彼らは 犯人を 1 1 0 0*
(2) 彼らは 被害者を 0.5 0 0 0*
(3) 彼らは ナマズを 1 0 1 0
(4) 彼らは メダカを 1 0 0.5 0
(5) 彼らは タクシーを 1 0 0 1
(6) 彼らは バスを 0.5 0 0 0.5
超語彙的喚起の実例 2/2
• < 逮捕 > フレーム (= 状況 ) のフレーム要素
• <( 行 ) 逮捕者 : x>, < 逮捕の相手 : y>, < 逮捕の場 : l >, < 逮捕の時 : t>, ...
• x の代表値は { 警察 , 検察 } ， y の代表値は < 犯罪者 > になるような個人やグループ
• < 捕獲 > フレーム (= 状況 ) のフレーム要素
• < 捕獲者 : x>, < 捕獲の対象 : y>, < 捕獲の道具 : z>, < 捕獲の場 : l >, < 捕獲の時 : t>, ...
• y の代表値は x の < 獲物 > になるような動物個体やグループ
• < 呼止め > フレーム (= 状況 ) のフレーム要素
• < 呼止め手 : x>, < 呼止めの対象 : y>, < 呼止めの手段 : z>, < 呼止めの場 : l >, < 呼止め
の時 : t>, ...
• y の代表値は x の “ 流しのタクシー ”
“x が y を捕まえ ” で表 わされるフレーム体
系 (HFNA の一部 )
意味型分類
意味役割/価値分類
yはその場からなくなる/
いなくなる可能性がある 捕まえ手(x)が
手段(z)で 動的対象(y)を 捕まえる
ヒトの捕まえ手(x)が 手段(z)で
有益な動的対象(y)を 利用するために 捕まえる
ヒトの捕まえ手(x)が 手段(z)で
有害な動的対象(y)を 制御するために
警察(x)が 捜査(z)で 犯人(y)を 捕まえる
自衛隊(x)が ワナ(z)で クマ(y)を 捕まえる 子供たち(x)が 網(z)で ナマズ(y)を 捕まえる
コンサート帰りの一行(x)が 電話(z)で
タクシー(y)を 捕まえる ヒトの以外の捕まえ手(x)が
手段(z)で 動的対象(y)を 捕まえる
ヒトの捕まえ手(x)が 手段(z)で
動的対象(y)を 捕まえる
捕まえ手(x)が 手段(z)で
ヒト以外の動物(y)を 捕まえる
サル(x)が 手(z)で カニ(y)を 捕まえる
捕まえ手(x)が 手段(z)で ヒト(y)を 捕まえる
ハコで表わされている のがフレームと表現の
対応
• フレーム要素は右の図の ように階層化される
• # 要素で始まるものはパ
ターン要素
• これらは正確には意味フ レームの要素ではなく，
それらに対応づけられた パターンの要素記述
語彙意味論
<
逮捕
>フレーム の記述要素
#
が
#で
逮捕 捕まえ 犯人
#を その場
警察
#
し
#た
変項
= <逮捕
>の フレーム要素 定項
= #要素
<
逮捕
>喚起要素
{<
逮捕
.EVO(=PRED)>, <逮捕
.GOV>}<
逮捕
>の非喚起 要素
<
逮捕
>の述語化不可能な 喚起要素
<
逮捕
.EVO><
逮捕
>の述語化可能な喚起要素
{<逮捕
.GOV>, <逮捕
.EVO=PRED>}<
逮捕
>の支配要素
<
逮捕
>.GOV<
逮捕
>の非支配要素
<
逮捕
.EVO=PRED>単文の意味が記述 できるレベル
パターン要素とフレーム
要素との間の喚起の関係
MSFA と HFNA
• MSFA は超語彙的パターンによるフレーム喚起のデータベース化の 技術
• [ _, { が , は }, 犯人 , を , 捕まえ ] による < 逮捕 > フレームの喚起要素と認定
• [ _, { が , は }, 獲物 , を , 捕まえ ] による < 捕獲 > フレームの喚起要素と認定
• [ _, { が , は }, タクシー , を , 捕まえ ] による < 呼止め > フレームの喚起要素と認定
• [ Ann, _, Bill, a letter ] による < 転送 > フレームの喚起要素と認定
• HFNA は，記述の “ 粒度 ” の違いを考慮に入れてフレームの体系的 記述を実現する技術
• フレーム間の継承 (inheritance) の関係を特にうまく記述
MSFA の有効性
FS/BFN の限界 2/2
• 言語理解の認知科学の基礎づけに必要なこと
• 意味フレームの喚起 (evocation) の体系的で網羅的な記述
• 特に超語彙的単位によるフレーム喚起の記述
• その上で，個々の語によって相互独立に喚起されたフレーム群 の競合による意義の選択をモデル化
• 記述レベルで必要なこと
• 文のレベルでの状況 / フレーム喚起のパターンのデータベース化
F-ID F0 F1 F2 F3 F-to-F
relations prepares F3 presupposes
F-ID elaborates F2
F-name Settings 犯罪 逮捕 逮捕[現行犯の]
%% Default
pred 犯し
彼ら
人 [+plural][+an
aphoric]
(行)逮捕者 (行)逮捕[現行犯 の]者
は #が #が
X 事態[1][-
anaphoric] 犯罪.内容: 犯罪
逮 捕.EVO[1,2]:
逮捕の相 手.MOD
逮捕[現行犯 の].EVO[1,3]:
逮捕[現行犯の]
の相手.MOD
の #を #の #の
犯人 犯罪.EVO: 犯罪
者
逮 捕.EVO[1,2]:
逮捕の相手
逮捕[現行犯 の].EVO[1,3]:
逮捕[現行犯の]
の相手
を #が #を #を
そ
事態 [1][+anaphor
ic]
犯罪.EVO: 犯罪 の場所&時間
逮捕の場所&時 間
逮捕[現行犯 の].EVO[2,3]:
逮捕[現行犯の]
の場所 の
場
で #で #で
捕まえ
逮 捕.EVO[2,2]:
逮捕.GOV
逮捕[現行犯 の].EVO[3,3]:
逮捕[現行犯
• 語彙的に喚起
• “ 犯人 ” が < 犯罪 > フレームを
喚起
• 超語彙的に喚起
• “ 犯人を捕まえ ” が < 逮捕 > フ
レームを喚起
• “ 犯人をその場で捕まえ ” が
< 逮捕 [ 現行犯の ]> フレーム
を喚起
• “ 捕まえ ” の語義の曖昧性の
解消は超語彙的で分散的な 喚起の副産物
(1) の変異形の MSFA
• 語彙的に喚起
• “ 逃げ ” が < 脱走 > フレーム
を喚起
• “( その ) 後で ” が < 順序の指
定 > フレームを喚起
• 超語彙的に喚起
• “ トラを捕まえ ” が < 捕獲 >
フレームを喚起
• “ 逃げたトラを捕まえ ” が <
捕獲 [ 再度の ]> を喚起
• “ 捕まえ ” の語義の曖昧性
の解消は超語彙的で分散
(3) の変異形の MSFA
F-ID F0 F1 G1 F2 F3
F-to-F
relations prepares F3 presupposes
F-ID elaborates F2 F-name Settings 脱走 ˜順序の指定
[事態間の]˜ 捕獲 逮捕[再度の]
%% Default
pred 犯し
彼ら
人 [+plural][+an
aphoric]
(行)捕獲者 (行)逮捕[再度 の]者
は #が #が
逃げ 事態[1][- anaphoric]
脱走.GOV: 脱走
者 事態[1]
捕 獲.EVO[1,2]:
捕獲の対象: 獲 物.MOD
逮捕[再度 の].EVO[1,3]:
逮捕[再度の]の 相手
た #た #た #た
トラ 脱走.EVO: 脱走
者
捕 獲.EVO[1,2]:
捕獲の対象: 獲 物
逮捕[再度 の].EVO[2,3]:
逮捕[再度の]の 相手
を #が #を #を
そ
事態 [1][+anapho
ric]
˜順序の指定 [事態間 の]˜.EVO
捕獲の時間 逮捕[再度の]の 時間 の
後
で #に #で #で
捕まえ 事態[2]
捕 獲.EVO[2,2]:
捕獲.GOV
逮捕[再度 の].EVO[3,3]:
逮捕[再度
意味構築の一般理論
• 黒田 (2009), Kuroda (2009) は，非構成的な意味解釈の一 般モデルとしてパターン半束 (pattern lattice) 上での並 列疑似エラー補正 (Parallel Simulated Error Correction) 法 を提案
• パターン半束は黒田 and 長谷部 (2009) が提案した統語構造の
記述モデル
• 本発表では PL 上の PSEC 法の詳細には触れないが，概
要を示す
並列疑似エラー補正
• 入力として X が与えられ，それが n 個の部分 x
1, x
2, ..., x
nの連結
(concatenation) x
1⋅x
2⋅⋅⋅x
nである時，
• 仮想的に i 番目 (i = 1, 2, ..., n) の要素が “ 通信エラー ” で脱落した状態 {X
1*,
X
2*, ..., X
n*} を生成し，おのおのの X
i*について疑似的にエラー補正を
行なう
• X
i*のエラー補正は互いに独立 並列処理
• n 個のエラー補正の結果を ( パターンの “ 重ね合わせ ” によって ) 統合 する
• 統合のもっとも単純な実装は，素性の値の論理和を取ること 素性値対立の
中和 自発的な語の意味の抽象化
{(1), (2), (3)} のパターン半束
• (1) /Ann/faxed/Bill/a letter/
• (2) /Ann/sent/Bill/a letter/
• (3) /Carol/sent/Bill/a letter/
• パターン束は Pattern
Lattice Builder <http://
www.kotonoba.net/
rubyfca/pattern> で作成
• 色温度がパターンの生産 性を表わす
• パターン p の生産性は同
一ランクにあるパターン
集合中で p がもつ事例
数の偏差値
sites of simulated errors
並列疑似エラー補正の実例
• /Ann/_/Bill/a letter/ の脱落 箇所 _ は /Ann/sent/Bill/a
letter/ のような実例集合に
基づいて補正される
• バイアス源になる事例集 合が多いほど，補正の効 果は強い
• これが起こるためには /
Ann/_/Bill/a letter/ が実例を
数多くもつ，生産的なパ
HFNA の有効性
HFNA の必要性
• MSFA は文意を構成する意味フレームとパターンとの対 応のミクロな記述と同時に喚起されているフレーム群 の記述を提供するが，文脈に依存しないフレーム集合 の分類は提供しない
• フレームの集合に分類構造を与える技術が必要
• この必要性に答えるのが Hierarchical Frame Network
Analysis (HFNA)
HFN 構築のための作業
• コーパスから可能な限り多くの用例を収集
• 用例の比喩性の有無は意図的に区別しない
• 用例をコーディングし意味フレームを特定
• 主語と目的語を切り出し意味タイプ意味役割を特定
• “x が y を襲 { い , っ , う , え , お } ” や “y が x に襲われ ” の場合 , 416 例
• 最下位から上位に段階的に抽象化を行なう
• 階層を “ スキーマの実現 ” という見方では構築しない
• 上位フレームの分類は，最期に，全体の見通しを得る目的で行なう
Most salient sense distinctions suggested
??y が悪徳商法の犠牲(者)になった y が悪徳商法の被害者になった Root: 原因 (= 加害体
Harm-causer(x)) に よる被害者 = Victim(y) への被害 =
Harm(z) の発生
D: z is-a 無意思 体による加害
=災害
G2=D2: 人為災害 G3=D1: 自然災害
H1: 欲求充足目的 の加害 (争い以外)
F02: 侵略=戦争
H1b: F04, F05:
暴行
H2Ba: 殺害 I: 第三者 y の武力抗
争への巻添え
H2: 利害の対立 による争い
F16: 非短期的な心の異常
F05: 弱者虐待 F04: 強姦
F03b: 強盗 F03a: 窃盗
F01A: 暗殺
美術館が強盗に襲われた 老婆が引ったくりに襲われた ホームレスの老人が不良に襲われた 仕事帰りのOLが若い男に襲われた 首相が暗殺者に襲われた
*y が派閥政治に襲われた A国が隣のB国に襲われた y が要人と間違われて x に襲われた 歩行者 y が暴走車に襲われた 市場が株価の暴落に襲われた
?その町が光化学スモッグに襲われた
?その地域が放射能漏れに襲われた
?y が脳卒中に襲われた y が x* の発作に襲われた
その街 (*人) がペストに襲われた
y が突風に襲われた y が地震(x)に襲われた y が急に不安に襲われた
y がとんだ災難に{見舞われ; ?襲われ} た
?*y がアルツハイマー病に襲われた
y が津波(x)に襲われた
A: 加害体が被害者 に外在 (?=原因が わかる被害)
?y が地雷に襲われた
F01: グループ間
の抗争, 紛争 ある国が粛正(の嵐)に襲われた
小学生が通り魔に襲われた G3A: 気象異常 (=
天災, 天変地異)
G2A=G3B: 社会災 害=事故
G1B: ヒト以外の動
H2B=E1B: 個 人間の争い
H2Ab1: 権力争い y が派閥政治の犠牲(者)になった
??y が派閥政治の被害者になった
H: 詐欺 G1Ab: ヒトの個体
(群) x の他個体 (群) y へ非攻撃的
な加害
*y が悪徳商法に襲われた X
X
y が急に{睡魔, 眠気}に襲われた
??
??
G1Ab3: 欺き G1Ab1: 妨害 G1Ab2: 横取り
H2A=E1A: ヒト のグループ間の
争い mediated by MM6
Root
mediated by MM2 G3 MM3
mediated by D
mediated by MM4 C
MM1b mediated by MM1a
mediated by G1D mediated by MM5
A
MM2a mediated by
E1B
MM2b mediated by
E2B E1B: 無意思体 x の
ヒトのグループ y へ回避困難な加害
E2B: 無意思体 x の ヒト y へ回避困難 E1: ヒトの個体群 な加害
y への回避困難 な加害
E2: ヒトの個体 y への回避困難な
加害 E1A: 意思体 x のヒ
トの個体群 y へ回 避困難な加害 E2A: 意思体 x の ヒトの個体 y へ回
避困難な加害 E: ヒト y への回
避困難な加害
G1D: 動物の個体 群による欲求充足
目的の攻撃 G1C: 動物の個体 群による非欲求充
足目的の攻撃 G1: 動物の個体
(群) x による他個 体(群) y への加害
F10: 異常気象 [+large-scale]
F09: 異常気象[–
large-scale]
H2Ab: 非武力 抗争 D3A: 個体が経験す
る短期的な心身の 異常 D3B: 個体群が経験 する短期的な心身
の異常 D3C: 個体が経験 する非短期的な心
身の異常 F13: 発病
F14: 病気の短期的な 症状=発症 F15: 病気以外の短期的
な心の異常=悪感情 F11: 疫病の流行 D3: 心身の異常 (=
異常生理, e.g., 変 調, 不調)
H1a: F03: 資源強奪 B: =加害体が被害
者に内在 (?=原因 不明の被害)
F12: 社会災害 [+large-scale]
F08: 社会災害[–
large-scale]
H2B: 議論=口論
MM7 by H2A
MM8 by H2 H2Aa: 武力抗争
C: 意思体による 加害
H1c: 差別 G1A: ヒトの個体
(群) x の他個体 (群) y への加害
G1Aa=G2B: ヒトの 個体(群) x の他個 体(群) y への攻撃
F06: 獲物への攻撃 [捕食目的の]
mediated by MM1 G1
( 潜在的 ) 被害の HFNA
黒田 and 仲本 (2008)
コーディング例 1/2
• 意味役割 { 強盗 , 獲物 , 犠牲者 , ...} は意味型 { 人間 , 哺乳動物 , ...} と同じではない
• 意味タイプは概念辞書 / シソーラスで使用される構成概念
• 意味役割を一つ一つ命名して行くやり方には限界があり， [+grouped] や
[+animate] のような意味素性を 簡略化のために目的のために使用
• しかし，単に簡略化を実現するだけでなく， “ 発見的 ” な価値をもつこと もある
!"#$ %&'( ' )&'(
*"+,- .+!/
0
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123456
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7ABCD"6
*E FGHIJKL MNO P FGH GQ
RSTAUVWDXY
Z[ JK \]"^)"_` ab_` Z[
*c deIfg?O4h iL
MNO P de jklm
RSBnoCBpDY
qkrs &fg?
O(4hi
turs RSBnoCBpDY
vs qk
コーパス事例のコーディング例 2/2
HFN の特徴
• HFN は素性 lattice 構造であり，分類 tree 構造ではない
• これにより排他分類の誤謬を回避
• 多重継承関係によるブレンド効果を自然に体現
• BFN より細かい粒度で最下位フレームを同定
• 階層関係が表わすのはスキーマの具現化 ( 順 ) と事例の抽象化 ( 逆 )
• 注意
• HFN にはメタファーリンクはない
• メタファーリンクはフレーム間の “ 横 ” の関係として表現される
素性 Lattice の利用 1/2
• HFNA では複雑なデータを相手にする必要がある
• 直観分類を超えた体系的分類の実現が不可欠
• 素性ラティスはそのための手法
• 認知言語学者への注意
• 素性は便利，かつ有効な表現手段
• それに対する謂れのない反感 (e.g., Lakoff 1987) は認知言語学を
反科学的にするだけ
has 2 origins
has 3 origins has only 1 origin
a: [?F, ?G, ?H]T =
b1: [+F, ?G, ?H]
b2: [–F, ?G, ?H]
b3: [?F, +G, ?H]
b4: [?F, –G, ?H]
b6: [?F, ?G, –H]
b5: [?F, ?G, +H]
c1: [+F, +G, ?H]
c2: [+F, –G, ?H]
c3: [–F, +G, ?H]
c4: [–F, –G, ?H]
c5: [+F, ?G, +H]
c6: [–F, ?G, +H]
c7: [+F, ?G, –H]
c8: [–F, ?G, –H]
c9: [?F, +G, +H]
c10: [?F, –G, +H]
c11: [?F, +G, –H]
c12: [?F, –G, –H]
c1: [+F, +G, +H]
c2: [+F, +G, –H]
c3: [+F, –G, +H]
c4: [+F, –G, –H]
c5: [–F, +G, +H]
c6: [–F, +G, –H]
c7: [–F, –G, +H]
c8: [–F, –G, –H]
素性 Lattice の利用 2/3
• c3: [+F,–G,+H] は次の優先順
位で “ 親 ” (= 上位スキーマ ) から構造を多重継承する
• c2, c5, c10
• b1, b4, b5
• a
• これが c3 ( と c2, c5, c10)
のブレンド効果の素
素性 Lattice の利用 3/3
• Formal Concept Analysis (FCA) (Ganter et al. 2005) を使うと，素性ラティスを 簡単に構築できる
• 共同研究者 ( 長谷部陽一郎 ( 同志社大
学 )) と一緒に FCA ベースの可視化ツー ル RubyFCA を開発，公開中
• http://www.kotonoba.net/rubyfca/
• 使い方は http://www.kotonoba.net/
rubyfca/doc/lattice/
被害 の FCA (ConceptExplorer の出力 Sample)
再び FOCAL とは何か
なぜ FOCAL が必要か ?
• FOCAL は
• 用法基盤の言語研究 (Usage-based Approach to Language: Langacker 1988; Barlow and Kemmer, eds. 2000; Tomasello 2003 ) を真剣に実践し
• 従来の ( 理論 ) 言語学の問題点 ( 記述の網羅性 , 体系性 , 一貫性の欠如 ) を
克服する
• ための基本的枠組みを提供
• “ 記述駆動型 ” の言語学と “ 説明駆動型 ” の言語学を区別
記述駆動型言語学の流儀
• 理論から独立に定義された事例 D = {d 1 , d 2 , ... d N } を可能 な限り多く分析し
• 全数調査が非現実的ならばサンプリングを行なう
• 多くの D を説明する仮説 H(D) = {h 1 , h 2 , ..., h n } を立て
• H(D) を心理実験などで検証しつつ段階的に知見を蓄積
• 特に記述的一般化の蓄積に重点が置かれる
• 多くの場合に，荒唐無稽に陥ることはない
説明駆動型言語学の流儀
• データ全体を見る前に H(D) が決まっている
• H(D) は研究者の “ 美意識 ” で事前に決まっているか
• 少なくとも十分な量の観察がないうちに H(D) が選ばれる
• 極端な場合は， H に合った事例を数例 {d 1 , d 2 , d 3 } だけ分析
• 先に選ばれた H にうまく合うような D が後知恵で選ばれる
• 反証的証拠が無視され，話が大きくなり
• 多くの場合，知らず知らずのうちに荒唐無稽に陥る
再び FOCAL とは何か ?
• FOCAL は
• 新しい言語理論ではなく
• 新しい研究プログラムである
• それが目指すのは
• 従来の意味での ( 人文学に閉じ籠った ) 言語学ではなく
• 言語 ( の意味 ) の認知科学である
本発表のまとめ
• Berkeley FrameNet (Fontenell, ed. 2003) との関連を延べながら FOCAL ( 黒田ら 2005) の枠組みを紹介した
• 特に
• MSFA の有効性
• HFNA の有効性
• という二つの分析法について簡単に解説した
• FOCAL を認知科学と整合性のある新しい研究プログラム
として位置づけた
References 1/4
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• 中本 敬子 and 黒田 航 (2006a). 「逃
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• 中本 敬子 and 黒田 航 (2006b). 「 y が
x から逃げる」の理解内容の階層的 意味フレーム分析 : コーパスの人手 解析と心理実験を通して . In 日本認 知言語学会発表論文集 Vol. 6, pp. 390–
400.
ご静聴
ありがとうございました
{ 襲う , 守る , 防ぐ ,...} クラスター
• 売買フレーム {x が y に z を売る , y が x から z を買う , ...} と
同様に {x が y を襲う ,y が x の攻撃を防ぐ , z が y を x( の x*)
から守る , ...} も視点の交替で関係づけられるクラス
ターを形成
• カギとなる概念は < 被害 > や < 危険 > など
• 領域の別に対して “ 不変な ” 相互作用のパターン (= 比喩
写像で保存されるイメージスキーマ ??}
視点クラスター
視点クラスター
B B
を襲う
C
状況
1: Aが
Bを襲う
(という危険
(性
))B A
から身を守る 状況
2: Cが
(A(の
V(の危険
))から
)Bを守る
B V
B
を防ぐ
状況
5: Cが
(結果として生じる
)Bを防ぐ
B V A
を防ぐ
状況
4: Cが
A(の
V)を防ぐ
(cf.妨害
)A: ATTACKER (
襲い手
)B: VICTIM (
被害者
)か
DEFENDER (守り手)
C: PROTECTOR (保護者
)• 状況 1 は<攻撃, 襲撃, 侵略>で B(とC)にとっ
て
<危険
>となる
•
状況
2は
<防御, 防衛, 自衛
>, <反撃
>, <抵抗>,
<回避>
• 状況 3, 4, 5 は<保護>, <予防>
A A
A A C
C C
B V
B
を守る
Aから
状況
3: Cが
(A(の
V(の危険
))から
)Bを守る
A
C
