분기문법

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접합문법은 1960년대 Eldon G. Lytle(1936–2010)에 의해 개발된 언어의 기술적 모델입니다[14].

접합 문법은 언어의 의미를 기술하고 언어 요소가 결합되는 방식으로 정확하게 성문화할 수 있다는 전제를 기반으로 합니다.

이 모델은 1960년대와 1970년대에 기능적인 컴퓨터 보조 번역 시스템을 만들기 위해 사용되었습니다.언어 지도 분야의 언어 분석에도 사용되었습니다.

배경

초기 생성 문법은 통사적 관점에서 언어를 다루었는데, 즉 단어를 잘 형성된 (즉, 문법적) 문장으로 결합할 수 있는 규칙을 만드는 작업이 제시하는 문제입니다.이러한 문법에 사용된 규칙을 구문 구조 규칙(P-rules)이라고 합니다.그러나 P-rules만으로 구성된 생성 요소는 일반적으로 발생하는 다양한 유형의 문장을 생성할 수 없음을 곧 알 수 있었습니다.이러한 딜레마에 대해 Harris는 다음과 같은 설명을 제안했습니다.

기술 언어학에서 일부 크루스는 이것이 존재하지 않는 문장 유형에서 구성 분석을 찾기 때문에 발생했습니다. 문장들이 서로 변형적으로 파생되었기 때문입니다.^[1]

Chomsky의 통사 모델 - 변환 문법 - 은 이 추론 라인을 선택하고 변환의 보충 세트 (T-rule)를 추가했습니다.T-rules는 P-rules만으로는 Harris가 문제로 지적한 문장을 생성할 수 없는 구조적 공백을 채우기 위해 단계적 방식으로 단어의 조합과 순열에 영향을 미쳤습니다.P-rules에 의해 생성된 구조적 형태만으로도 깊은 구조를 구성한다고 말했습니다.그런 다음 표면 구조는 P-rule의 작동에 의해 처음 생성된 커널 구조로부터 T-rule에 의해 변형적으로 유도되었습니다.이와 같이, Chomsky는 유한한 수단(P-rule과 T-rule의 닫힌 집합)을 사용하여 무한히 많은 문장을 생성할 것을 제안했습니다.이 빈티지의 구문 기반 모델은 의미론과 음운론을 별도로 접근해야 할 언어적 과정으로 설정합니다.

접속문법의 출현

1960년대 말과 1970년대 초 Eldon Lytle가 만든 자연어 모델인 ^[2]JG(Junction Grammar)를 이러한 상황에서 옆에서 입력합니다.접합 문법은 Chomsky의 구문 모델에 대한 수정을 제안한 것이 아니라 이론적 혁신과 생성 문법에 대한 새로운 설계를 통해 변형의 필요성을 완전히 제거하는 것을 주장했습니다.새로운 접근법의 기본적인 혁신은 "신체와 자연어 자체의 보다 근본적인 구조화에 대한 직관에 의존하여" 언어 모델링 및 설명을 위한 도구로서 기존의 수학과 형식 언어 이론에 대한 공통된 의존을 거부했습니다.그것은 자연어뿐만 아니라 언어적 설명을 위해 당시 사용되었던 합성 표기 체계에 대한 "언어적 설명을 위한 보편적인 기반"을 제공하는 것으로 나타났습니다.문제가 된 새로운 요소의 구현은 다음과 같습니다.

• 생성 구성 요소를 시맨틱 몰드로 재구성합니다.이것은 조작적으로 분리된(따라서 무의미한^[3]) 모든 P-규칙 연결을 수반하고 접합 규칙(J-규칙)으로 대체했습니다.J-rules는 보편적인 구문론-의미론적 의미를 갖는 구조적 관계들의 집합을 처음으로 작동시켰고, 자연어가 "자체 수학을 가지고 있다"는 명제에 기초했습니다.실제로, JG의 입장은 Chomsky와 다른 사람들이 주어진 공식 언어 계층의 이것 또는 저것이 원칙적으로 자연 언어의 문장을 생성할 수 있는지에 대해 발전시킨 복창이 결국 원형이며, 자연 언어가 그것들을 모두 생성한 것이라는 것이었습니다.Lytle은 사실상 그 자연어가 모든 형태의 합성 표기법(수학 포함)이 우위에 있는 메타 언어라고 주장했습니다.^[4]
• 어휘화, 아티큘레이션, 맞춤법 등을 지원하는 데 필요한 고유한 데이터 유형을 전문으로 하는 생물학적 지향 트랙(가끔 초기 JG 문헌에서 표현 수준이라고 함)으로 기반을 보완하는 것.예를 들어, 접합 이론은 단일 표현에서 별개의 데이터 유형의 혼합을 명시적으로 금지했습니다. 예를 들어, 성대가 의미 데이터에 사용될 것으로 합리적으로 기대할 수 없으며 필기 손에서 움직임을 실행하는 트랙이 성대의 근육 구조를 구동하는 데이터에 사용될 것이라고 언급했습니다.
• 코딩 문법을 구성하여 한 트랙의 구조를 다른 트랙의 데이터 유형으로 전치함으로써 Saussure의 의미-기호 연결^[5] 개념을 구현하는 것, 예를 들어 J-rule 구조를 쓰기 또는 아티큘레이션에 필요한 어휘 문자열로 전치함.이 경우 촘스키의 모델에서 벗어난 본질은 생물학적으로 근거가 있는 트랙 간의 코딩이 추상적인 심층 구조에 대한 해석을 대체했다는 것입니다.

요약하면, 언어의 접합 문법 모델은 기초를 하위 언어 의미 영역으로 이동시켰고, 보편적으로 관련된 언어 연산자를 생성 규칙에 추가했습니다. 예를 들어, 연결을 다루는 방법의 문제를 음성, 오디션 등에 대한 전문 데이터 유형과 함께 통합된 보조 트랙을 해결했습니다.그리고 트랙 간의 물리적 인터페이스를 위해 코딩 문법을 추가했습니다.

변환 및 그 표현은 JG로 대체됩니다.

모든 것을 하나의 큰 트리로 강제하는 오른쪽 왼쪽 위 아래 표현 형식은 다루어지고 있는 언어적 행동의 다양한 신경생물학적 표현의 기능을 포착하기 위해 필요한 만큼 많은 데이터별 설명을 사용하는 인터페이스 표현의 앙상블을 위해 분배되었습니다.표적 구조화는 강력한 J-rule 기반 구성요소와 그 배열의 언어 연산자에 의해 직접 생성될 수 있었기 때문에 커널 문장을 결합하거나 다른 방식으로 구성 구조를 조작하는 데 필요한 구조 지향 변환이 더 이상 필요하지 않았습니다.올바른 단어 순서를 생성하고 그렇지 않으면 표면 문자열을 마사지하도록 공식화된 변환은 JG 모델의 코딩 알고리즘이나 문법으로 대체되었습니다.일반적인 비교에서, Chomsky의 통사 모델은 디자인 도함수에 의한 것(기존 형식의 표기법에서 그 뿌리를 말하는 것), 도함수 및 조작적인 것에 비해, JG 모델은 준(형식적 새로움에 대해 말하는 것), 모듈화 및 전치적인 것이었습니다.그러나 극과 극의 차이에도 불구하고 "JG에서는 유한한 수단으로 무한한 수의 문장을 생성하려는 촘스키의 목표가 확고하게 유지되었고, 일반적인 화자/청자의 자연어의 근본적인 무한성에 대한 가정이 그대로 유지되었습니다."

J-rules

접합 문법의 기본/접합 규칙(J-rule)은 화학의 원소 주기율표와 유사한 자연 언어에 대해 생성되는 대수 공식의 집합으로, 구성 구조의 주기율표(PCCS)라고 하는 잘 형성된 언어 구조의^[6] 열거입니다.^[7]J-rules는 레이블이 지정된 피연산자와 연산자가 설정한 관계로 구성된 복합 구조를 생성하고 생성된 복합 구조에 범주를 할당합니다. X ∘ Y ≐ Z.이렇게 생성된 복합재는 후속 작업을 위한 잠재적 피연산자가 됩니다.결과적인 대수는 문자열 형태(예: infix, postfix, reverse polish)로 표현되거나 분기 다이어그램(J-tree)으로 그래프화될 수 있습니다.

연산자

이러한 규칙에 의해 사용되는 보편적 연산자는 하위 접합(*), 접합(&) 및 접합(+)이며, 하위 접합에 따른 제한적(.*) 대 비 restrict적(=*=)과 같은 특정 상황에서 필요한 하위 유형입니다.더 친숙한 용어로 표현하면, 하위접합은 머리에 수식어와 보완어를 결합하고, 어떤 면에서는 유사한 동종 범주의 연결 결합 구성 요소를 결합하고, 하위접합은^[8] 관계와 프로세스를 피연산자에 첨부하여 술어, 문 및 관계 구문을 형성합니다.보충 연산자는 정신 모델링 및 대화 설정에서 데이터 관리 요구 사항에 영향을 미치며, 이는 대부분 기존의 다이시스 분류에 해당합니다.^[9]

피연산자

베이스의 피연산자는 JG에서 어휘가 아닌 정의에 따라 정의된 셈(의미 있는 개념) 사전에서 추출되며 의미에 대한 내용 및 감각 연결을 제공하는 정신 모델의 형성과 관련하여 발생하는 신경 생물학적 설정의^[10] 전자기적 서명으로 신뢰할 수 있습니다.

코딩 문법

(Saussure에 따라) 서명된 것과 서명된 것 사이의 연결은 접합 문법으로 별도로 표현될 수 있지만, J-룰 구조화와 모델의 다른 구성 요소에 존재하는 코딩 사이의 인터페이스는 적절한 패턴 매칭 언어로 알고리즘으로 공식화된 상황에 민감한 코딩 문법에 의해 제공됩니다.예를 들어, JG는 별도의 코딩 공간에 정렬된 어휘 문자열로 정렬되지 않은 세미엠틱 구조를 인코딩하는 어휘 규칙(L-rules)으로 구성된 어휘 코딩 문법을 통합합니다.^[11]후속 코딩은 음성 윤곽의 뚜렷한 패턴화 또는 인쇄된 자료의 형식 및 구두점을 제공합니다.

JG분석의 성격

앞에서 언급한 내용을 참조 프레임으로 하여 JG 문장 분석과 기존 구문 분석 간의 중요한 차이점에 대해 다시 주목합니다.보다 친숙한 구문 접근 방식은 구문과 문장을 외부(표면) 외관, 즉 구문이 포함하는 단어와 직관이 그룹화하는 방식으로 분석합니다.이 방법을 반영하는 구조 다이어그램은 분석가에게 초점을 맞춘 정보인 레이블로 보충된 워드 스트림의 구성 클러스터를 묘사하기 위해 노력합니다.단어 순서를 변경하려면 다이어그램을 변경해야 합니다.

대조적으로, JG 접근법은 단어에 주목하면서 단어를 넘어 구성 요소와 구조적 뉘앙스와 관련된 의미론적 효과에 초점을 맞추면서 그것들이 암호화되었을 것으로 추정되는 기본 구성으로 바라봅니다.따라서 JG 다이어그램(J-tree)은 단어 스트림을 직접적으로 나타내는 것이 아니라 읽히거나 쓰여진 단어와 연결되는 신경 질량의 합리적 구성을 나타냅니다.이것은 J-tree에서 명시적으로 만들어진 다양한 구조적 세부 사항이 워드 스트림에만 암시된다는 것을 의미합니다.반대로, 그것은 단어 스트림에서 명시적으로 만들어진 특정한 어휘적 세부 사항이 J-tree에서만 암시된다는 것을 의미합니다.예를 들어, 재생 중인 어휘 코딩 문법의 순서 규칙과 문장의 담화 맥락에 따라 동일한 J-트리는 어휘 코딩 공간에서 대체 단어 순서를 산출할 수 있습니다.

전반적인 효과는 JG가 표현 수준 사이의 다리로 유도가 아닌 코딩을 사용하는 것과 마찬가지로, 심층 구조(이동, 삭제, 삽입 등)로부터 표면 구조를 도출하는 데 구문 모델이 집중해 온 많은 부분이 코딩 작업에 의해 JG에서 대체된다는 것입니다.

조기적용

최초의 접합 문법은 엘든 라이틀(Eldon Lytle)이 1960년대 후반 박사 학위 논문과 관련하여 고안한 것으로,^[12] 그는 러시아어의 구조적 파생 분석을 위한 그러한 문법을 구성했습니다.이 문법은 데이터를 다음과 같은 네 가지 수준의 표현으로 강등시켰습니다.

• 레벨 1 - 실세계 구조화
• Level 2 - 정신 활동을 반영한 통사-의미 구조화
• 레벨 3 - 레벨 2에서 어휘 코드가 전치됨
• 레벨 4 - 레벨 3에서 전치된 조음/정사 코드

Lytle은 파생된 형태(예: 변환 - 명사 * 동사)를 얻기 위해 기존 구조에 지배 범주의 속성을 부과하는 공식 장치로 접합 연산자 중 하나(부관)를 사용했습니다.

초기문학

JG에 관한 초기 문헌은 접합 이론과 응용, BYU 번역 과학 연구소(TSI) 저널, 그리고 대학의 연례 언어 심포지엄의 진행 상황에 발표되었습니다.^[13]접합 이론에 대한 보다 광범위하게 분포된 개요와 분석은 Mouton의 Janua Linguarum Series에 따라 모노그래프 형태로 처음 나타났고,^[14] 이어서 LACUS 포럼 절차^[15] 및 해외 언어 학회에서 발표된 논문 및 연구 보고서가 뒤를 이었습니다.^[16]

한편, 다른 사람들은 이 모델을 영어와 거리가 있는 자연어에 적용할 수 있는지 테스트했습니다.후자의 연구는 핀란드어,^[17] 사모아어,^[18] 한국어,^[19] 일본어,^[20][21] 러시아어 등 다양한 계열의 특정 언어에 접합 분석을 적용했습니다.^[22]중국어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 포르투갈어가 적절한 시기에 이 목록에 추가되었습니다.이러한 연구 후, 모델의 구문론-의미론적 기반을 포함하는 J-규칙은 모든 자연 언어가 도출하는 구조적 가능성 풀을 제공하지만 반드시 모두 또는 동일한 하위 집합을 사용하는 것은 아니라는 결론을 내렸습니다.

초기 NLP 적용

1970년대 초, 국방부의 촉구와 후원으로 라이틀과 동료들은 BYU에서 컴퓨터 지원을 받는 인간 상호 작용 번역 연구를 수행했으며, 이 연구에서 접합 문법이 형식화되고^[23][24][25] 영어-러시아어 번역 문제에 적용되었습니다.긍정적인 결과가 개념 증명과 소프트웨어 프로토타입을 입증했을 때 민간 부문의 자금을 투입하여 확장된 형태의 동일한 번역 모델을 기반으로 한 일대일 시스템을 개발하고 테스트했습니다. 특히 인간의 상호작용을 통해 얻은 영어의 J-tree에서 러시아어, 스페인어, 프랑스어로 번역이 합성되었습니다.독일어, 포르투갈어, 중국어.^[26]사장 취임 직전에 제럴드 포드와 VIP 수행원들이 개발 현장을 방문하여 작업의 개념과 진행 상황에 대한 브리핑을 받았습니다.

이 노력의 끝에, 소프트웨어의 알파 모델은 시험 목적으로 제출된 책을 번역하고 인용된 목표 언어로 번역을 산출했습니다.상당한 사후 편집이 필요했지만, 다른 개선점들 중에서도 두 번째, 언어 고유의 상호작용이 디자인을 개선할 수 있다는 것을 암시하면서, 용어의 사용을 표준화하고 전체 번역 프로세스를 신속하게 하는 데 있어 유용한 번역 보조로서 컴퓨터의 유용성이 입증되었습니다.^[27]

분기음운론

JG 지지자들은 곧 가, 가, 가, 가의 구조적 세부 사항이 전통적인 언어 구조를 넘어 관련이 있다는 것을 발견했습니다.보다 구체적으로, 그들은 배우자 상호 작용, 기관의 부서 상호 작용 및 기타 실제 현상과 같은 다양한 구조적 시나리오에 의존합니다.이러한 관찰에 대응하여 Lytle은 음소 피연산자와 접합 연산자에 기초한 음운 표현 방법을 개발했습니다.^[28]이 표현 방법은 이후 소스 텍스트의 구조를 반영하는 음성 윤곽을 합성하기 위한 기초로 활용되었습니다.^[29][30]

교육학

JG의 기본 구조가 전통적인 형태의 도표화보다 더 직관적이고 포괄적이며 명시적일 뿐만 아니라 명백한 형태의 언어에 대한 연결이 간단했기 때문에 교실 친화적인 것으로 입증되었습니다.학생들은 PCCS의 구조적 예측이 제시하는 도전 과제를 신속하게 발견하고 이를 검증하는 데 도움을 주기 위해 노력했습니다.선생님들에게 도전하기 위해 수업 시간에 가져온 기억에 남는 문장 유형과 차트는 다음과 같습니다.

• "저 아래쪽에서 올라오세요."^[31]
• "수박은 먹고, 마시고, 얼굴과 손을 씻을 수 있는 과일입니다."
• "그녀는 제 이국적인 허브 차보다 밀크 쉐이크를 더 많이 마셨습니다."^[32]

도식화의 JG 방법에 대한 노출이 외국어 교수학습에 있어 참고점으로 유용한지를 알아보기 위한 연구들이 진행되었습니다.올슨과 터틀은 그 대답이 긍정적이라는 것을 발견했습니다.^[33][34]

교육용 소프트웨어

Lytle은 컴퓨터 지원 번역 및 음성 합성 경험에 이어 민간 부문에서 JG 기반 교육 소프트웨어 개발을 담당했습니다.그는 자신의 목표를 용이하게 하기 위해 JG 마크업 표기법이라고 불리는 것을 설계하고 이를 보완하기 위한 패턴 매칭 언어(JGPL)^[35]를 만들었습니다.이 노력은 글쓰기-실험실 맥락에서 학생 작가와 교사에게 건설적인 피드백을 제공할 수 있는 JG 기반 응용 프로그램을 개발하기 위해 마이크로컴퓨터의 증가하는 힘에 의존했습니다.이 프로젝트는 공립학교 시스템의^[36] 한 지역에서 성공적인 현장 테스트와 궁극적으로 교육 테스트 서비스(ETS)와 공동으로 이러한 소프트웨어가 학생들이 작성한 제품에 전체적으로 점수를 매길 수 있는 잠재력을 평가하는 연구로 절정에 이르렀습니다.공동 결론:

...학생의 방법에 대한 컴퓨터 분석은 인간의 독자만으로는 불가능한 수준의 피드백을 학생, 교사 등에게 제공할 수 있습니다.이러한 피드백은 영어 작문 수업에 중요한 의미를 갖습니다.게다가, 컴퓨터 분석은 많은 쓰여진 상품들, 심지어 긴 상품들에 대한 상세한 피드백을 제공할 수 있습니다; 영어 선생님은 보통 단지 몇 개의 짧은 에세이에 대해서만 상세한 피드백을 제공할 것입니다.^[37]

보다 최근의 연구에서 Millett는 동일한 JG 기반 소프트웨어가 혼합 국적의 ESL 학생들의 글쓰기를 평가할 수 있는 능력을 독립적으로 입증했습니다.^[38]교육 평가의 가능성이 입증되었기 때문에, JGPL과 관련 소프트웨어 애플리케이션인 The WordMap Writing-Aids Software Ensemble - '오픈 소스'를 선언하여 확장 가능하고 적응 가능한 공공 교육 자원으로 사용할 수 있도록 제안했습니다.이 제안은 현재 '자문 중'입니다.한편 JG 관련 쓰기 평가의 유용성을 인터넷 환경에서 시험하기 위해 JGPL 분석 엔진을 온라인 쓰기 실험실 환경에서 무료로 사용할 수 있도록 했습니다.[15]

샘플 J-트리

이 트리는 컴퓨터 지원 JG 다이어그램화를 위한 실험 소프트웨어가 탑재된 튜토리얼 환경에서 구축되었습니다.노드 레이블을 연결하는 꼬불꼬불한 선에서 접합 연산자의 명시적인 규격.이것은 다른 모델과 구별되고 이름이 유래하는 JG 언어 설명의 한 측면입니다.기존의 분기 다이어그램을 사용할 수도 있지만, 어떤 경우에도 분기 연산자는 그 피연산자 역할을 하는 노드 사이에 기록되어야 합니다."접합 이론은 접합 없이 쓰여진 언어적 구조가 수행되어야 할 연산의 표시 없이 쓰여진 대수적 피연산자들의 연접보다 더 큰 의미/실질적인 것이 없다고 주장합니다."JG 기본 설명은 대수적 형식과 비언어 형식의 사용으로 인해 최근에 마인드매스라고 불리게 되었습니다.

이론적, 실무적 하이라이트 검토

• 이전에 언급된 바와 같이, 분기문법은 형식적이고 합성적인 언어(별도로 또는 어떤 계층 구조로 배열되어 있든)에 대해 자연어를 분석하거나 설명하지 않지만, 그 자체가 하나 또는 다른 자연어를 참조하여 정의된다는 점에서 이 모든 것을 파생적인 것으로 간주합니다.접합 문법은 자연어에 대한 이러한 의존성을 구성하여 자연어가 모든 형식의 합성 언어(모든 형태의 수학 및 컴퓨터 프로그래밍 언어 포함)가 지배하는 메타 언어라는 것을 의미합니다.이를 통해 파생 도구로 메타 언어를 분석하는 것은 순환적이며 특정 경우에 그것이 우회하는 소스의 하위 집합 이상을 산출할 수 없습니다.이러한 이유로, 분기문법은 "자연어에는 고유의 수학이 있다"고 주장합니다.이 기초 수학의 기초를 발견하고 그것을 확장하는 것이 설립 초기부터 지지자들의 목표였습니다.
• 접합 이론은 또한 언어가 나타나는 유기체의 생물학을 참조하여 자연 언어 모델링을 수행해야 한다고 주장합니다.이러한 방식으로 제작된 문법은 언어의 목적별 전이가 발생하고 고유한 데이터 유형으로 별도로 코딩되는 표현 수준 또는 트랙을 사용하므로 별도로 설명해야 합니다.즉, JG는 관련 트랙에서 통신원을 광택화하는 데 사용되는 경우를 제외하고는 단일 표현에서 데이터 유형의 상호 혼합을 허용하지 않습니다. 즉, 유형 간의 상황 민감도를 지정합니다.
• "접합 이론은 트랙과 각각의 코딩 문법 사이의 다양한 인터페이스가 현재 고유한 제목으로 포함된 언어적 R&D와 일치할 것으로 예상하고 이를 더 큰 통합 모델의 필수 요소로 다루는 유용성을 보여줍니다."예를 들어, J-tree의 세미 데이터는 어휘 문자열의 모호성과 부정확성이 부족하므로 합리적인 형태의 정신 모델링에 사용하기에 매력적인 후보입니다.이 데이터 유형을 어휘 문자열로 인코딩하는 알고리즘의 구성은 분석가가 형태학(예: 단어 구성)의 미묘한 부분과 기호학의 원리와 관련된 유사성과 차이의 논리에 직면하도록 강요합니다.더 자세한 설명을 위해:JG 모델의 어휘 코딩 공간(트랙트)을 위해 개발된 데이터 유형은 음성 합성에 필요한 코딩 알고리즘에 쉽게 입력할 수 있었습니다(위에서 설명한 바와 같이).이 경우에 나타난 전체적인 관점은 음소적 표현에서 음성적 표현, 음성적 표현에서 음성을 시뮬레이션하는 파동 형태의 컴퓨터 생성까지의 흔적이었습니다.Junction 이론은 최소한 큰 그림에 초점이 맞춰지는 한 연동 구성 요소가 있는 포괄적이고 통합된 모델의 관점에서 운영의 유용성을 주장합니다.

교차비료화

일부 이론가들은 접합 문법의 특정 기능을 다른 모델과 병합하는 것이 생산적일 것이라고 제안했습니다.Millett와 Lonsdale는 실제로 접합 트리를 만들기 위해 TAG(Tree Adjusting Grammar)의 확장을 제안했습니다.^[39]

JG 업그레이드 모델

특이순서

JG 언어 모델의 체계적인 확장을 계획하기 위해 "엘리베이터 샤프트"는 감각, 인지, 정신 모델링 및 의사소통과 같은 현상을 처리하기 위한 모듈을 궁극적으로 통합하기 위해 원래 레이아웃에 포함되었습니다. 이 모든 것은 자연 환경에서 언어 작동에 필수적인 것으로 간주됩니다.모듈의 추가는 데이터 유형 및 사전의 추가를 수반하는 것과 마찬가지로, 각 모듈 또는 상당한 규칙 개선이 더 높은 순서로 상승하는 '특정 순서'의 기능으로 이러한 향후 확장에 대한 문헌에 언급되었습니다.^[40]

언어, 사상, 현실

JG는 - 비언어 데이터 유형을 사용함으로써 - 시작부터 Worf의 언어에 대한 확장된 정의를 암묵적으로 구현했습니다.위트:

언어적 질서는 모든 상징, 모든 상징적 과정, 참조와 논리의 모든 과정을 포함합니다.^[41]

레벨 1("진짜" 세계")을 위한 모듈의 형식적 개발이 고려된 시점에서, JG는 친숙하고 쉽게 표현할 수 있는 데이터 유형 간의 연결 문제로서 마음과 표현 사이의 연결을 관리하는 모델을 졸업하고 있음이 분명해졌습니다(예:마음의 반음절 데이터와 발성에 필요한 데이터 사이에)... 이제 "차갑고 음산한" 세계 자체에서 마음에 의해 체계적으로 작성된 수많은 데이터 유형 사이에서 일반적인 방법으로 마음과 현실 사이의 연결을 명시적으로 만들어야 하는 모델로.문제는 음성 합성을 제외하고 JG에서 준 데이터와 물리적 현실 형태 간의 연결을 공식화할 수 있는 구체적인 순서가 아직 구현되지 않았다는 것입니다.

연관성이 존재한다는 것은 단순히 관찰의 문제였습니다.예를 들어, 명령이 주어지고 수행될 때마다 명령에 의해 지정된 구조는 언어의 용어가 참조되는 물리적 매체에서 실현되었습니다.요리법과 케이크, 청사진과 집, 헌법과 정부 등의 관계를 위해서입니다.각각의 경우, 언어적 관계는 실제가 되었고, 그들이 적용한 참조가 그들 자신을 나타내는 것으로 - JG의 관점에서 반사적 상징으로 언급되는 상황이 되었습니다.이 시나리오의 영향을 검토하면서, 새롭게 등장한 JG 업그레이드 모델은 언어의 물리적 확장으로 세계의 구조화를 염두에 둔 벤자민 워프의 완전한 개념 모델과 직접적으로 접촉하고 있음이 분명해졌습니다.반면에 글과 말은 - 비교의 방법으로 - 마음속에 있는 언어의 합리적인 확장이었습니다.Worf를 인용하려면:

새로운 주제에 대해 제가 할 말은 미지의 광활한 세계의 언어로 된 예감입니다. 그 세계는 물리적인 것이 표면이나 피부에 불과하지만, 우리가 속해 있고, 소속되어 있습니다.연설은 남자가 하는 최고의 쇼입니다...하지만 우리는 신들이 그의 놀라운 묘기들이 거대한 클라이맥스에 이르기까지 쌓이는 질서를 - 우주에서 도둑맞았다는 것을 인지하고 있는지 의심하고 있습니다!

여기서 JG의 기본 구성 관계와 외부 관계의 관련성과 Lytle이 접합 작동으로 조음 구조를 나타낼 수 있었던 이유에 대한 설명이 있었습니다.실제로 정신과 현실 사이에는 언어적 연관성이 있습니다. 따라서 이론적으로는 모든 구조화된 현상에 대한 언어적 설명이 있습니다.이것은 아마도 언어학의 궁극적인 상승을 이전에 Worf만이 상상했던 유명한 수준으로 암시합니다.

현실과의 연계

문제의 링크를 JG 업그레이드 모델의 특징으로 공식적으로 구현하기 위해서는 마인드-리얼리티 인터페이스에서 일어나는 코딩의 특성을 설명할 수 있는 표기 기호를 추가할 필요가 있었습니다.이를 위해 지시를 만들고 그것을 적용하는 데 사용되는 정신적 과정과 그러한 과정을 기술하는 행위를 나타내기 위해 기호가 도입되었습니다.이를 위해 해당 운영자를 JG 인벤토리에 추가한 이유는 다음과 같습니다.

• 처방전(formula 작성)
• 비문(formula 구현)
• 설명(discuss)

다른 상징성은 저자(Kx), 언어 연속체(아이디어, 방언, 언어의 글로벌 블렌드)에 대비하여 사용되는 언어(Lx), 물리적 영역(Mx)에서 구성될 미디어로 작동하는 데이터 유형을 나타내기 위해 통합되었습니다.^[43]

표기법의 범용성

이러한 주석 부가물은 다른 관련 공식 장치와 함께 체계적으로 구성되고 강화될 때 언어학자가 정신 모델링, 대화, 말을 실행하고 발견을 위한 경험적 방법을 사용하는 것과 같은 다양한 활동에 대한 표현을 작성할 수 있게 해줍니다.고전적인 접합 규칙의 시스템이 새롭고 보다 포괄적인 상징성에서 직접 도출될 수 있다는 점에서 문제의 개선은 원래 모델의 자연스러운 확장임이 분명합니다.

참고문헌

외부 링크

• 언어의 분기문법 모델