[论文解读] Semantic Types, Lexical Sorts and Classifiers

Bruno Mery, Christian Retoré|arXiv (Cornell University)|Dec 11, 2013

Natural Language Processing Techniques参考文献 25被引用 4

一句话总结

本文提出将语言中已有的分类词系统（linguistic classifiers）——这些系统存在于具备此类结构的语言中——作为组合语义解析中基础类型的认知与语言学基础。通过以分类词建模词项类型，该方法实现了细粒度的类型区分，从而解决选类限制、多义性及隐喻用法问题，借助更丰富、多类型的类型系统，为Boxer和Grail等系统提供基于自然语言语义的增强型语义分析。

ABSTRACT

We propose a cognitively and linguistically motivated set of sorts for lexical semantics in a compositional setting: the classifiers in languages that do have such pronouns. These sorts are needed to include lexical considerations in a semantical analyser such as Boxer or Grail. Indeed, all proposed lexical extensions of usual Montague semantics to model restriction of selection, felicitous and infelicitous copredication require a rich and refined type system whose base types are the lexical sorts, the basis of the many-sorted logic in which semantical representations of sentences are stated. However, none of those approaches define precisely the actual base types or sorts to be used in the lexicon. In this article, we shall discuss some of the options commonly adopted by researchers in formal lexical semantics, and defend the view that classifiers in the languages which have such pronouns are an appealing solution, both linguistically and cognitively motivated.

研究动机与目标

• 解决组合语义框架中缺乏精确基础类型的问题，这些框架试图建模词项语义。
• 通过在单一实体类型之外细化类型系统，解决语义解析中的多义性与选类限制问题。
• 为形式语义系统中的词项类型提供语言学与认知学动机的解决方案。
• 将自然语言中的分类词整合到语义分析器中，以提升类型检查与隐喻检测能力。
• 建立可扩展、语言适配的类型系统，用于广覆盖语义解析。

提出的方法

• 使用自然语言中的分类词（如法语手语、亚洲分类词系统）作为多类型逻辑中基础类型的基础。
• 采用多类型系统，其中基础类型对应于词项类型，如生物体、无生命物、有生物或物理对象等。
• 通过范畴语法与蒙塔古风格的λ演算实现语义组合，使用增强的基础类型。
• 通过词素修饰与层级分类词结构编码上下位与下位关系。
• 将基于分类词的类型系统整合到现有语义分析器（如Boxer、Grail）中，用于类型检查与消歧。
• 通过语言直觉与计划中的基于说话者的分类词识别测试对系统进行验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何基于语言学与认知学动机来定义组合语义中的基础类型？
• RQ2 跨语言的分类词系统能否作为语义解析中词项类型的基础？
• RQ3 分类词在多大程度上能提供足够的粒度与结构，以解决选类限制与多义性问题？
• RQ4 如何将基于分类词的类型系统适配至缺乏本国土著分类词的语言？
• RQ5 语义组合中的类型冲突能否用于检测隐喻性或非标准的词语用法？

主要发现

• 跨语言的分类词系统表现出高度的认知与语言学动机，反映了对物理实体在感知与互动层面的区分。
• 将分类词用作基础类型可检测类型冲突，从而提示隐喻性或非标准词语用法，如‘the sergeant barked’。
• 分类词系统提供了自然的类型层级结构，具有特化与冗余特性，支持词义语义中的上下位与下位关系。
• 该方法成功通过区分组织性与施事性含义，实现对多义词如‘bank’的消歧，使用不同的类型进行区分。
• 该系统已在Boxer与Grail等语义分析器中实现，展示了在受限领域（如行程分析）中的实用性，支持区域、路径与时间等类型。
• 作者提出，即使在缺乏本国土著分类词的语言中，也可通过跨语言适配，将分类词系统作为构建广覆盖类型系统的模板。