短语结构制导的 范畴表达式演算 白 硕 赵章界 中国科学院计算技术研究所 2004年7月

有一种东西叫意义？ 符号，最根本的属性是“牺牲自己、代表别人” 语义学，顾名思义，研究的是符号的意义，也就是被符号代表的那个“别人”，即它的“所指” 如果符号和它的意义完全同构，研究符号本身就足够了，可惜即使在数学中，这一点都做不到 在自然语言中，不确定的指称、不确定的角色指派、失败的举一反三，让我们寄希望于意义

不确定的指称 鸡 停止了进食 鸡 不吃了 不吃 鸡 这种食物了 符号的世界 意义的世界

不确定的角色指派 张三 李四 坦白交待 找 去 张三 李四 坦白交待 找 去 张三 李四 坦白交待 找 去

不成功的举一反三 看了三天就腻了 开始看 腻了 看了三天就忘了 看完了 忘了

计算机处理语言一定需要意义？ 计算机处理自然语言，面对着各个层次上的不确定性 之所以需要意义和（传统意义上的）语义学，正是由于这些不确定性 直接在这些不确定性的驱动下设计具有恰当区分能力的标签（标注）体系，在这一过程中不排除借鉴意义的世界中的若干要素，可能是一种更有效的做法

“权宜的”语义学 我无需关心意义的世界到底有什么 我无需努力去“重构”意义的世界，为它建立什么模型 我只需为大大小小的符号串贴一些“人为的”、“权宜的”标签，在这种标签之间定义一种演算，做到： 我们在意义的世界里感受到多少种不确定的指称，这种演算一定会给出多少套不同的标签 我们在意义的世界里感受到多少种不确定的角色指派，这种演算一定会在标签之间建立多少种结构制约关系 那么，从计算的角度看，这种演算就可能是成功的

这种标签演算体系应该—— 有层次（反映标签之间的上下位关系） 有结构（反映成分间基于标签的结合关系） 有运算（构造正确的标签组合） 有约束（构造时满足并传播特定约束条件） 有弹性（利用结构中满足特定条件的标签） 有顺序（利用标签在结构中的顺序信息）

范畴表达式演算正中下怀 有层次（偏序） 有结构（带空穴的复杂标签） 有运算（特化、泛化、约分） 有约束（填入空穴时的匹配约束，空穴与其他标签的绑定约束，句法规则对填入空穴的方式的约束） 有弹性（可以指定与标签匹配的空穴） 有顺序（可以指定与标签匹配的左数/右数第几个空穴）

有层次——基本范畴的继承关系 …… top entity relation obj mental event boolean animate food 基本范畴集合和它上面的偏序关系构成一非空的、可数的、有界完备的偏序集合 …… human

有结构——复杂范畴 如果a,b1,b2,…,bn是范畴，那么a/ b1,b2,…,bn也是范畴，其中a称为中心范畴， b1,b2,…,bn称为空穴 如果一个复杂范畴的空穴被相应范畴或其特化范畴所填充，那么这个复杂范畴就变成它的中心范畴 a b1 b2 bn 空穴

有运算——特化与泛化 在基本标签集合中，下位标签与上位标签可进行特化（⊙ ）运算，结果为下位标签。例如： Entity ⊙ human = human 在基本标签集合中，任何两标签可进行泛化（∨ ）运算，结果为二者的最小公共上位标签，也就是说，基本标签集合和它上面的泛化运算构成一半格。例如： Human ∨ food = obj

有运算——约分 * * 类比：物理学中的“量纲” animate Event / animate, food food animate

有约束——继承、绑定、规则 引入了偏序结构上的约分机制，扩充了约分对象 取消了范畴语法中机械依赖语序的左右除法和左右约分 引入了范畴之间的绑定关系，借鉴中心词的继承，扩充了约分效果的影响范围 引入了短语结构制导机制，利用短语结构规则对范畴的限定关系，缩小了候选约分运算的范围

绑定约分 * * 绑定约分利用下标，解决约分过程中范畴之间的同步关系 红[obj/obj] 太阳[astro] 背景：中心词从分母向分子传播，以及长距离相关 剩下的是obj,不是astro! 都变成astro 红[obj<1>/obj] * 太阳[astro<1>] 增加了下标以后，所有下标相同的范畴表达式要同步地刷新特化结果

短语结构制导的约束规则 * * 谁跟谁约分？ 句法层的强制约束，可以传导到范畴表达式演算中来，缩小演算中的不确定范围 好[entity/entity] * 爸爸[human/human] *一个好人的爸爸 好[entity/entity] * 爸爸[human/human] 一个人的爸爸是好的 NP[entity<1>] *AP[entity<1>/entity] NP[entity<1>/C()]

“爸爸妈妈”这个短语结构的范畴表达式，既不负载在“爸爸”上面，也不负载在“妈妈”上面，而是负载在整个短语结构上面 空成分负载结构的情况 联合结构 “爸爸妈妈”这个短语结构的范畴表达式，既不负载在“爸爸”上面，也不负载在“妈妈”上面，而是负载在整个短语结构上面 NP[entity]NP[entity] null[entity/entity,entity] NP[entity] 爸爸[human/human] 妈妈[human/human]

述补结构的范畴表达式，既不负载在述语上面，也不负载在补语上面，而是负载在整个短语结构上面 空成分负载结构的情况 述补结构 述补结构的范畴表达式，既不负载在述语上面，也不负载在补语上面，而是负载在整个短语结构上面 V[Event/C(entity)] A[Boolean/entity] VP[Boolean/C()]V[Event/C(Entity)] Null[(Boolean<1>/C(Entity<2>) /(Event/C(Entity<2>)), Boolean<1>/Entity<2>] A[Boolean/Entity]

有弹性，有顺序——定位因子 从范畴表达式的抽象“分母”上提取特定类型的空穴进行约分运算 了：(boolean/C())/(relation /C()) (只表示抽象分母) 把：(Event/C())/Entity, Event/C<1#>(Entity) （从抽象分母中提取右数第一个Entity范畴） 被：(Event/C())/Entity, Event/C<#1>(Entity) （从抽象分母中提取左数第一个Entity范畴）

理论渊源 范畴语法 配价理论 类型-逻辑语义学 依存语法

短语结构如何制导 主谓结构 述宾结构 述补结构 联合结构 偏正结构（定中） 偏正结构（状中） 介宾结构 连谓结构（连动） 连谓结构（兼语） 双宾结构 的字结构 把字结构 被字结构 给字结构 在字结构 所字结构 时态结构 数量结构……

王冕死了父亲 王冕死了父亲{S}[/boolean] 主谓 死了父亲{VP}[/boolean/human] 述宾 死了{VP}[/boolean/animate] 时态 死{V}[event/animate] 父亲{NP}[human/human] 王冕{NP}[human] 了{了}[boolean/relation]

坐着{VP}[boolean/animate] 台上坐着主席团 台上坐着主席团{S}[boolean] 主谓 Null[boolean/place,boolean] 坐着主席团{VP}[boolean] 述宾 坐着{VP}[boolean/animate] 时态 坐{V}[event/animate] 主席团{NP}[human] 台上{NP}[place] 着{着}[boolean/relation]

卖盐的 卖盐的{S}[human/human] 的字 卖盐{VP}[event/human,human] 述宾 卖{V}[event/human, human,obj] 盐{N}[obj] 的{的}[entity<1>/(relation/C<#1>(entity<1>))]

我是县长派来的 我是县长派来的{S}[boolean] 主谓 是县长派来的{VP}[boolean/entity] 述宾 是{V}[boolean/entity, entity] 县长派来的{NP}[ human]) 的字 的{的} entity<1>/(relation/C<#1>(entity<1>)) 县长派来{VP}[event/human<1>] 主谓 派来{VP}[event/human, human<1>] 述补 派{V}[(event/C())/human, human<1>, relation/C(human<1>)] 我{NP}[Human] 县长{NP}[human] 来{V}[event/mobile]

这些馒头把我吃胖了 这些馒头把我吃胖了{VP}[boolean] 主谓 把我吃胖了{VP}[boolean/food] 状中 把我{PP}[(relation<1>/C())/relation<1>/C<1#>(Human)] 介宾 把：(relation<1>/C())/Entity<2>, relation<1>/C<1#>(Entity<2>) 我{N}[human] 吃胖了{VP}[boolean/animate, food] 时态 吃胖{VP}[boolean/animate, food] 了{了}[boolean/relation] 述宾 这些馒头{NP}[food] 吃{V}[event/animate, food] 胖{A}[boolean/animate]

他被地主放狗咬了 被地主放狗咬了：event 主谓 他{NP}[human] 被地主放狗咬了：event/entity 状中 被地主：(relation/C())/human<1>, relation/C<#1>(human<1>) 介宾 被：(relation/C())/Entity, relation/C<#1>(Entity) 地主{NP}[human] 放狗咬了{VP}[(event/entity)/human] 兼语 放{V}[(event/C())/human, animate<1>, relation/C(animate<1>)] 狗{NP}[animate] 咬了{VP}[boolean/animate, entity] 时态 咬{V}[event/animate, entity] 了{了}[boolean/relation]

语义指向——树砍光了 树砍光了{S}[boolean/human, tool] 树{NP}[plant] 砍光了{VP}[boolean/human,obj,tool] 砍光{VP}[boolean/human,obj,tool] 了{了}[boolean/relation] 砍{V}[event/Human,obj, tool] 光{A}[boolean/entity] Null[(Boolean<1>/C(Entity<2>) /(Event/C(Entity<2>)), Boolean<1>/Entity<2>]

语义指向——他砍累了 他砍累了{S}[boolean/obj, tool] 他{NP}[human] 砍累了{VP}[boolean/human,obj,tool] 砍累{VP}[boolean/human,obj,tool] 了{了}[boolean/relation] 砍{V}[event/Human,obj, tool] 累{A}[boolean/animate] Null[(Boolean<1>/C(Entity<2>) /(Event/C(Entity<2>)), Boolean<1>/Entity<2>]

语义指向——刀砍钝了 他砍累了{S}[boolean/human,obj,] 刀{NP}[tool] 砍钝了{VP}[boolean/human,obj,tool] 砍钝{VP}[boolean/human,obj,tool] 了{了}[boolean/relation] 砍{V}[event/Human,obj, tool] 钝{A}[boolean/tool] Null[(Boolean<1>/C(Entity<2>) /(Event/C(Entity<2>)), Boolean<1>/Entity<2>]

泛化运算的消岐作用 张三和李四的书包{NP}[stationary] 张三和李四的书包{NP}[obj] 张三和李四{NP}[human] 的{的}[entity/entity] 书包{NP}[stationary] 和 {和}[entity<1> ∨ entity<2>/entity<1>,entity<2>] 张三{NP}[human] 李四{NP}[human]

总结 我们提出了一套标签演算体系 它继承了范畴语法、配价理论、类型-逻辑语义学、依存语法的优点 它可以在传统的表层语法框架内，更好地捕捉成分之间相互作用，从不确定的指称、不确定的角色指派中最终筛选出接近直观的结果 它有明确的、可检验的计算机制

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