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自然语言的计算复杂性研究(10)


    
    在例(9)这样的双重嵌入从句中,由于其中的一个嵌入从句的NP中有单词I,没有把新的实体引入到话语当中,从而使得这个句子的计算复杂性降低了。 
    据此,Gibson(1998,2003)提出了一种剖析模型,叫做依存定位理论(Dependency Locality Theory,简称 DLT)。DLT认为,客体的相对性判断之所以困难,是由于在句中动词的前面出现了两个名词,由于读句子的人不知道它们当中的哪一个适合于参加到句子之中,因而只好面对这两个名词而举棋不定。 
    DLT提出,把一个新的单词w结合到句子之中的处理开销与这个单词w以及该单词w所结合的句法成分之间的距离成正比。这个距离不仅只根据单词本身来测定,而且还要根据同一时刻在记忆中存在新的短语和话语参照的多少来测定。如果引入很多新的话语参照来预测某个单词,这个单词的记忆负荷就会变高。因此,DLT认为,如果在NP的一个序列中出现一个代词,而且这个代词在前面的话语中已经被激活,那么,就可以降低剖析过程的复杂性。 
    总的来说,尽管我们现在已经不像50年前那样把中心嵌入句子的计算复杂性与剖析栈的多少直接联系起来,这些中心嵌入句子的计算复杂性看来都是与记忆有关的。当前研究的焦点集中于探索计算复杂性与概率剖析间的关系,计算复杂性可能是由一些人们不期望的(概率低,熵值高)结构所引起的(冯志伟2013)。 
    Yngve等人关于句子处理的计算复杂性与记忆有关的一些早期的研究是有道理的,自然语言的计算复杂性看来是由于需要把很多没有整合好的语言成分保存到记忆中而引起的。不过,自然语言的计算复杂性还不是这样简单,要确切说明究竟是什么因素在计算复杂性中起作用,要探索由于记忆因素引起的计算复杂性与由于信息论和统计剖析因素引起的计算复杂性之间究竟存在什么样的关系,仍是一个令人神往的研究领域。这方面的研究才刚刚开始(冯志伟、李颖2015)。 
     
    大多数语言学家认为,在Chomsky的四种类型的语法中,最适于描写自然语言的应当是上下文无关语法。然而,进一步的研究发现,这样的结论是不完善的。Shieber(1985)指出,瑞士德语中存在着词序的交叉对应现象,也就是存在着如图4所示的符号串: 
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