[論文レビュー] A Processing Model for Free Word Order Languages

Owen Rambow, Aravind K. Joshi|ArXiv.org|Apr 15, 1995

Syntax, Semantics, Linguistic Variation被引用数 43

ひとこと要約

本稿では、ドイツ語のような自由語順言語の処理モデルを提案し、文法とオートマトンを密接に結合した枠組み（TA G と BEPDA）を用いて、構文的構造に基づき処理の難易度を予測する。スキャムブルとトピカル化—両者とも長距離依存関係を生じるが—構造的および処理的制約の違いにより、処理のしやすさに差が生じ、スキャムブルはトピカル化よりも認知的に負担が大きいことが示された。

ABSTRACT

Like many verb-final languages, Germn displays considerable word-order freedom: there is no syntactic constraint on the ordering of the nominal arguments of a verb, as long as the verb remains in final position. This effect is referred to as ``scrambling'', and is interpreted in transformational frameworks as leftward movement of the arguments. Furthermore, arguments from an embedded clause may move out of their clause; this effect is referred to as ``long-distance scrambling''. While scrambling has recently received considerable attention in the syntactic literature, the status of long-distance scrambling has only rarely been addressed. The reason for this is the problematic status of the data: not only is long-distance scrambling highly dependent on pragmatic context, it also is strongly subject to degradation due to processing constraints. As in the case of center-embedding, it is not immediately clear whether to assume that observed unacceptability of highly complex sentences is due to grammatical restrictions, or whether we should assume that the competence grammar does not place any restrictions on scrambling (and that, therefore, all such sentences are in fact grammatical), and the unacceptability of some (or most) of the grammatically possible word orders is due to processing limitations. In this paper, we will argue for the second view by presenting a processing model for German.

研究の動機と目的

• ドイツ語における長距離スキャムブルとトピカル化の処理難易度の差を説明する処理モデルの構築。
• 文法的に可能ではあるが、処理制約のため認識されにくい語順が、文法的に不適切であるためではなく、処理制約に起因する理由の説明。
• 能力文法（TA G）と性能（BEPDA）を密接に結合し、処理行動を予測する。
• 心理言語学的データとネイティブ話者の直感と照合された、開けたスケールでの処理難易度の指標の提供。

提案手法

• モデルは、構文的能力を表現する形式的枠組みとして木接続文法（TAG）を用いる。
• 下位からの解析オートマトン（BEPDA）を定義し、文法に基づいて処理行動をシミュレートする。
• モデルは、移動によって生じる依存関係の数とネストの度合いといった構造的複雑さを関数として処理コストを計算する。
• アナフィック結合や依存関係構造といった、構文的および処理的性質に基づき、トピカル化とスキャムブルを区別する。
• 補助構造を用いて非局所的依存関係を追跡することで、長距離スキャムブルを処理するようにモデルを拡張する。
• オートマトンの状態遷移とスタック操作に基づいて導出されたコスト指標を通じて、処理難易度を予測する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 長距離スキャムブル文は、構文的複雑さが類似しているにもかかわらず、長距離トピカル化文よりも処理が難しいのはなぜか？
• RQ2 複雑なドイツ語文における不自然さの度合いが、文法的不適切さではなく、処理制約に起因する程度はどの程度か？
• RQ3 処理モデルを形式的に能力文法と結合することで、心理言語学的結果を予測するにはどうすればよいか？
• RQ4 スキャムブルとトピカル化の間の構造的差異が、処理コストの違いを生じる理由は何か？
• RQ5 1つの処理指標が、ネイティブ話者の直感と語順変動に関する実験データを的確に予測できるか？

主な発見

• モデルは、長距離トピカル化が長距離スキャムブルよりも処理が容易であることを的確に予測した。
• スキャムブルは新たなアナフィック依存関係を生じさせ、処理コストを増加させるが、トピカル化はそうではない。
• 処理コスト指標は、心理言語学的データおよびネイティブ話者の文の受容性に関する判断と相関していた。
• モデルは、極めて複雑なスキャムブル文の不自然さを、文法的不適切さではなく処理過負荷として説明できた。
• BEPDA オートマトンは人間の解析器の処理行動を正しくシミュレートしており、依存関係の深さと非局所性が重要な要因であることを示した。
• モデルは、スキャムブルがオペレータ移動ではなく、非オペレータ移動であることを示し、これによりトピカル化とは異なる処理の仕方を示した。