逻辑和语言研究的交叉的关联性分析

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1、逻辑和语言研究的交叉的关联性分析其他相关:逻辑和语言研究的交叉的关联性分析是由(fanmar),把自然语言看作是同逻辑语言本质上相同的符号系统,开创了自然语言形式语义学研究的领域。蒙太格语法构造的PTQ英语部分语句系统成功地描述了自然语言的量化表达式、内涵语境及命题态度句等语义特征。“多年来,语言学家、逻辑学家和计算机科学家一直在从事关于自然语言形式处理的研究。蒙太格关于英语部分语句系统的形式化方案是这个研究方向的极其重要的一步。……理查德·蒙太格引进了从句法和语义两个层面分析自然语言的强有力的方法,他发展了一种形式化的工具,为深刻理解自然语

2、言的语义学提供了必要的技术背景。”[1]301形式语义学的最显著特征是把自然语言看做是现代逻辑形式化方法处理的对象,认为自然语言与逻辑语言没有实质的区别,可以通过构造自然语言形式系统的方式来解决其语义问题。具体的操作手段是建立句法和语义的对应原则,构造基于意义组合原则的语义模型。这些思想观念和技术工具是形式语义学的基石(Montague,1974),是蒙太格及Cress的工作加深了对广义量词的理解;20世纪70-80年代以来,Montague及Baran”,“somedog”等及逻辑系统的“”和“”,而〈1,1〉类型乃至〈〈1,1〉,1〉类型

3、的量词分别对应自然语言限定词“all”,“the”等以及自然语言中“fivemore…than…”之类非连续表达式,而逻辑系统则没有相应的对应物。可见,GQT的纵深发展愈益依赖自然语言的领域[2]。GQT严格讲不是关于自然语言的框架理论,它仅仅关注自然语言表现出的量化意义。一方面它是经典逻辑量词概念在自然语言领域的推广,另一方面其思路也是蒙太格语法对自然语言量化表达式研究的延伸。GQT的主要内容有:(1)对量化表达式的语义解释建立在集合论基础上。若把自然语言量化句一分为二,则其中的名词短语就是〈1〉类型的量词。量词就是函项,其论元是句中动词短

4、语所表示的集合。若把自然语言量化句一分为三,其中的限定词就是〈1,1〉类型的量词。这种量词是二元函项,其第一论元就是限定词所修辞的名词所表示的集合,其第二论元就是动词短语所表示的集合;(2)既然量化表达式表现为各种层次集合之间的关系,GQT就从集合论角度来讨论量词的各种数学性质,如驻留性、数量性和扩展性等。GQT还进一步关注自然语言量化表达式与其集合论对应物的关系,即是说自然语言量化表达式是否能够表达出给定集合涉及的所有关系,这是所谓表达力问题;(3)GQT的研究还涉及多样模式的量词、关于量词的叠置复合与量词类型的提升、以及量词的可定义性等问

5、题,GQT所谓非标准的量化表达式概念扩展了其研究范围,非标准的量化表达式包括副词和连词等表达式。例子解读:对英语量化句“Everyboyruns”一分为三,限定词“Every”的语[1][2][3][4]其他相关:逻辑和语言研究的交叉的关联性分析是由(fanp指出:“DRT从以蒙太格语法为首的关于自然语言语义学的模型论方法那里发展起来。”[3]253此外,DRT还在句法结构分析树与其语义模型之间,增设了一个称作话语表述结构DRS的中间层面作为自然语言的语义表现。简言之,DRT有两个要点:一是突破形式语义理论孤立分析单个句子的传统,把视角扩大到

6、句子序列的层面以便把握名词和代词的照应关系;二是分析方法的革新,由静态发展到动态。如英语句子序列“Johnantics)对命题态度句的心理特征和语句的语境因素给予充分关注,运用信息条目的方式描述自然语言的语义语用现象。情境语义学是欧美20世纪80年代产生的一种新理论,创始人是美国逻辑学家Barwise和语言哲学家Perry,其代表作是1983年出版的SituationandAttitudes一书。国际上著名刊物《语言学和哲学》(Linguistics&Philosophy)曾出专辑,收集了许多哲学家、逻辑学家、语言学家、心理学家及计算机人工智

7、能科学家关于情境语义学的讨论文章。美国和欧洲好些大学还开设了情境语义学的专门课程。情境语义学是贯穿“信息”思想的语义理论,是关于信息的数学和逻辑,是一种比较独特的形式语义学理论,自上个世纪80年代以来在逻辑学、语言学、计算机科学以及语言哲学等领域内显示出深远的影响。SS的最显著特色是其“另类”性质,是对Tarski逻辑语义学传统的挑战。SS为了有效解决所谓命题态度句所涉及的心理认知问题,主张把句子的外延看作是句子所描述的情境而不是真值。在逻辑看来,命题态度词作为算子,其论元是认知主体和宾语子句。然而整个命题态度句的真假却不依赖作为其部分的宾语

8、子句的真假,这里组合原则失效。SS认为命题态度句是否成立,并不取决于宾语子句的真值,而依据宾语子句所描述的情境和主体是否具有特定的认知关系。其次,SS是一种涉及世界

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