[論文レビュー] A Computational Model of Syntactic Processing: Ambiguity Resolution from Interpretation

Michael Niv|ArXiv.org|Jun 20, 1994

Natural Language Processing Techniques参考文献 96被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、構文処理の計算モデルを提案する。このモデルは、構文的好みに依存するのではなく、意味的解釈によって曖昧性解消が行われることを特徴としている。モデルは、現在の処理ポイントまでに可能なすべての解析を生成する単純で盲目的な構文解析器を想定している一方で、意味に基づく解釈モジュールがより妥当でない解析をフィルタリングし、ガーデンパथ文における処理の難易度をうまく予測する。これは構文的好み理論に挑戦するものである。

ABSTRACT

Syntactic ambiguity abounds in natural language, yet humans have no difficulty coping with it. In fact, the process of ambiguity resolution is almost always unconscious. But it is not infallible, however, as example 1 demonstrates. 1. The horse raced past the barn fell. This sentence is perfectly grammatical, as is evident when it appears in the following context: 2. Two horses were being shown off to a prospective buyer. One was raced past a meadow. and the other was raced past a barn. ... Grammatical yet unprocessable sentences such as 1 are called `garden-path sentences.' Their existence provides an opportunity to investigate the human sentence processing mechanism by studying how and when it fails. The aim of this thesis is to construct a computational model of language understanding which can predict processing difficulty. The data to be modeled are known examples of garden path and non-garden path sentences, and other results from psycholinguistics. It is widely believed that there are two distinct loci of computation in sentence processing: syntactic parsing and semantic interpretation. One longstanding controversy is which of these two modules bears responsibility for the immediate resolution of ambiguity. My claim is that it is the latter, and that the syntactic processing module is a very simple device which blindly and faithfully constructs all possible analyses for the sentence up to the current point of processing. The interpretive module serves as a filter, occasionally discarding certain of these analyses which it deems less appropriate for the ongoing discourse than their competitors. This document is divided into three parts. The first is introductory, and reviews a selection of proposals from the sentence processing literature. The second part explores a body of data which has been adduced in support of a theory of structural preferences --- one that is inconsistent with the present claim. I show how the current proposal can be specified to account for the available data, and moreover to predict where structural preference theories will go wrong. The third part is a theoretical investigation of how well the proposed architecture can be realized using current conceptions of linguistic competence. In it, I present a parsing algorithm and a meaning-based ambiguity resolution method.

研究の動機と目的

• 人間の処理難易度を予測できる文処理の計算モデルの開発。
• 構文解析が構文的好みに依存するという一般的な見解に挑戦し、曖昧性解消が意味的解釈によって駆動されることを主張すること。
• 好みヒューリスティクスを用いない構文解析器が、解釈によるフィルタリングによって効果的に導かれる可能性を示すこと。
• 現在の言語学的および計算的原則に整合した理論的根拠に基づく言語理解のアーキテクチャを提供すること。
• 意味に基づく解釈メカニズムによって、ガーデンパースト文に関する心理言語学的データを説明すること。

提案手法

• 構文的好みのヒューリスティクスを適用せずに、現在の処理ポイントまでのすべての可能な構文的解析を生成する構文解析器を実装する。
• 意味的妥当性と話法的文脈に基づいて構文的解析を評価・フィルタリングする別個の解釈モジュールを導入する。
• 意味に基づく曖昧性解消法を用い、進行中の話法に適合する構文的構造を優先し、不適切な構造を除外する。
• 下位から上位への段階的処理を特徴とする解析アルゴリズムを設計し、十分な文脈が得られるまで解釈を延期する。
• 言語的熟達モデルと処理メカニズムを統合し、現在の言語学理論と理論的整合性を保つ。
• 特にガーデンパースト文を対象に、既知の心理言語学的データと照合してモデルを検証し、処理難易度の予測を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構文的構造的好みに依存せずに、文処理における曖昧性解消を説明することは可能か？
• RQ2 すべての可能な解析を生成する構文解析器が、意味的解釈によって効果的に導かれる方法は何か？
• RQ3 解釈（好みのヒューリスティクスではなく）が即時の曖昧性解消を駆動しているという主張を支持する証拠は何か？
• RQ4 提案されたモデルは、構造的好み理論に比べて、ガーデンパースト文における処理難易度をより正確に予測できるか？
• RQ5 リアルタイム文処理中に段階的に動作する意味に基づくフィルタリング機構をどのように形式化できるか？

主な発見

• モデルは、構文的好みのヒューリスティクスに依存せず、意味的妥当性に基づくことで、ガーデンパースト文における処理難易度をうまく予測した。
• 構造的好み理論は、特定の心理言語学的データを説明できないが、提案されたモデルは解釈フィルタリングを組み込むことでそれらを説明できる。
• 構文解析器が現在のポイントまでのすべての可能な解析を盲目的に生成することで、好みのメカニズムを仮定せずとも、人間の処理を正確にモデル化できる。
• 解釈モジュールは、妥当でない構文的構造を効果的に除外し、意味に基づく解釈が曖昧性解消を駆動できることを示した。
• モデルは、『The horse raced past the barn fell』のような既知のガーデンパースト現象を、十分な話法的文脈が得られてから曖昧性を解消することで説明できた。
• 現在の言語的熟達の概念を用いて、このアーキテクチャは理論的に実現可能であり、人間の文処理の計算モデルとしての妥当性を支持する。