【李白之36:汉语可以裸奔,不可能无法】

白:
“他拿了你不该拿的东西。”谁不该拿?

Me: 妙句。

他拿了他不该拿的东西。
他拿了人不该拿的东西。
他拿了不该拿的东西。

默认主语是 “人”, 其次是 “他”。这个 “人” 指的是 一般的人,正常的人,有底线的人 (decent human)。当默认主语的位置出现了 “你” 字,奇异的事儿发生了:

1 按照常理 “你” 取默认主语而代之, 这就造成了 “你” 与 默认的 decent human 或 “他” 的下意识比照。言下之意可以是:他拿了你不该拿(但他可以拿)的东西。这是一解,或可以想象的场景。

2 根据法律或规章面前人人平等的普世原则 上面的解读虽然合语言学的法 但不合现代社会的法。这就迫使默认主语 继续有效,“你” 于是不能雀占鸠巢, 不得不另寻他途。 于是“你”的定语角色 instead of 主语的可能进入理解:

他拿了你(的)不该拿的东西
== 他拿了他不该拿的属于你的东西。

3 一时想不通1与2的语义落地场景的人 会觉得这是个病句。

白:
其实,“拿”有三坑。谁,拿谁的,什么。
如果“你”进入定语从句,就少了一个萝卜,坑不饱和。所以,“完形优先”的策略会倾向于使坑饱和的分析结果。

Me:
我觉得“拿” 有两坑,通常不认为作为孙子的 “谁的” 可以提上来做儿子。

【谁】 拿 【什么】

【什么】有没有定语的坑 要看是什么名词。一般专名(如人名机构名) 材料(如 石头 钢铁)或产品种类(如智能手机 数字电视等)就无坑。但产品专名(如iPhone)可以有拥有者 算是有坑:“我拿石块”。石块不能算有坑,没有预期。如果强加了定语,那个定语是随机性的,不是语义必需的:“我拿了他家的石块”。

我拿iPhone7
默认是:我拿我的iPhone7。要是拿别人的,那可能就是窃了。

白:
拿人东西手短

Me:
还是有儿孙之别,长幼有序:

[human] take [thing]
[human] ‘s [thing]

“[human] take [human] ‘s [thing]” seems a bit too flat,cf: buy

[human] buy [thing]
I bought an iPhone7

of course we can say: I bought Apple’s iPhone7,but Apple does not need to associate with “buy” directly

白:
表“取得”义有一大批动词,拿、捡、取、抢、夺、偷、窃、娶、借、买……,都有三个月坑,无需搞两层。间接宾语就是原所有者,逻辑主语就是新所有者。

Me:
定语一直很灰色(介于arg坑与随机mod之间)。如果这么说坑,也可以有四个坑五个坑:

【1 谁】 【2 从哪里】 拿 【3 谁的】 【4 什么】
【1 谁】 【2 从哪里】 拿 【3 谁的】 【4 什么】 【5 到哪里: 目标地】

白:
“所有”义由动词自带,无需借助其他手段。到哪里不是标配,谁的和哪里合并。给予类,给谁是标配。

Me:
从双宾 “给予” 开始,带两个实体的坑就逐渐处于灰色。“给予” 的 【接受者】 是公认的坑。到了另一种间接宾语 【为谁】 买 【什么】:
buy sb sth --》 buy sth for sb
就有点从arg的坑向mod的随机成分移动了。

白:
自洽、能产就好。

Me:
其他的实体角色几乎都可以或者看成是 mods,或者是孙子辈。arg struture,除了这两种间接宾语,宾语以外的坑通常是非谓语动词,也就是动词的右嵌套或者是形容词做补足语。当然这多少受欧洲语言句法框架的影响。如果超越句法,还是看 HowNet 的坑怎么定义的比较靠谱。这样一来,句法的args不过三,就需要突破了。

所谓“坑”,根子源自常识语义的本体,体现却在各个语言的句法。由于句法体系有个语言学共性,即我所谓args不过三的普世原则,结果,有些常识语义的“坑”在句法就被降格成 mods 了。这里面自有上帝造语言的玄机在,我以为。幸亏有上帝在,自然语言乱中有静,冥冥之中自有其不变之法。语言学家就是法师,可以直接与上帝对话,而普罗 native speakers 呢,只是下意识遵循,或试图不遵循:但也还是逃不过如来佛的手掌。你可以偶然违规,你不能永远违法,也不能连续不断地违规。语言可以灰色,但不可以黑色。社会媒体可以乱象丛生,但还是可以捕捉到舆情。中文可以裸奔,但不能无法。不管怎么裸奔,也还是个人形。无法的裸奔,那就成怪物了。汉语无文法论,可以休矣。无法,人如何把握,又如何能理解?

白:
怎么可能无法,最多就是一叶障目

 

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liweinlp

立委博士,弘玑首席科学家,自然语言处理(NLP)资深架构师。前讯飞AI研究院副院长,研发支持对话的多语言平台,前京东主任科学家, 主攻深度解析和知识图谱及其应用。Netbase前首席科学家,期间指挥研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的解析(parsing)精度,并且做到鲁棒、线速,scale up to 大数据,语义落地到数据挖掘和问答产品。Cymfony前研发副总,曾荣获第一届问答系统第一名(TREC-8 QA Track),并赢得17个小企业创新研究的信息抽取项目(PI for 17 SBIRs)。立委NLP工作的应用方向包括大数据舆情挖掘、客户情报、信息抽取、知识图谱、问答系统、智能助理、语义搜索等等。

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