【李白梁于94:爱因斯坦是卓别林的崇拜者, 谁崇拜谁?】

梁:
“爱因斯坦是卓别林的崇拜者。” 谁崇拜谁?

李:
好句。歧义句。

爱因斯坦的崇拜者是卓别林
卓别林的崇拜者是爱因斯坦

也都歧义。

以前提过,“者” 是一个看上去像词法后缀(-er),但其实常常跳到句法层面的词素,V-者;VP-者:

违者; 违规者;违反规定者;违反中央三令五申的七项规定者

某人的崇拜者:(1)【(对)某人的崇拜】-者 == 【崇拜某人】-者;(2) 某人【(对别人)的崇拜】-者。

中文好鬼。

如果改成“对象”,就避免的这个讨厌的“者“带来的歧义:“某人的崇拜对象”。崇拜的宾语(即“对象”)必须他指,而修饰语只能是施事。

我是鲁迅的崇拜者;鲁迅的崇拜者是我。

这个没有歧义。是语言外的知识补脑进来消灭了歧义:我是小人物,鲁迅是大人物;我是当今人,鲁迅是历史人物。常识告诉我们:小人物崇拜大人物,而不是相反。时间铁律告诉我们,活人可以崇拜过世的人物,但历史人物绝不可能了解,更不可能崇拜今人。

爱因斯坦卓别林是同时代人,印象两人见过面的。好像见过两人的合影照片。相互崇拜都是可能的。外部知识不能提供区别性消歧支持。

梁:
印象很深,小时候听过“Einstein was a great admirer of Charlie Chaplin’s films.“

李:
“邓公是毛公的批评者“,也同样歧义。在毛时代,邓是属下,根本不敢批评毛,只有被批的份儿(三上三下)。在邓时代,邓继大位,毛已作古不能批,只能被批。

于:
@梁焰 @wei 语句的意义由语法不一定能确定,而是语用确定,现在不已经是常识了吗?

白:
现在讨论的是语用确定落实到什么地方

于:
@白硕 语用似是考虑语境吧?语境似包含:说者、听者、时间、地点、事件、意图等等。同一语句的不同语义,依赖于语境的变化。目前语境的研究也有一些进展
语境的可计算性方面取得了一些进展

白:
希望有轻武器对接parser,不要一上来就是重武器,30年搞不完那种。

于:
@白硕 轻武器很难。据我所知,语境计算似刚刚起步,跟parser对接还得等等。不过,可以写文章了

阮:
很多领域应用中,语境相对明确,感觉可以有轻武器。

于:
@阮彤 那就得领域限定,情境也也就相应限定了。限定一定程度,理论上会有轻武器。

白:
批评者作批评对象理解,太少见了。可以做例外处理。至少要一个什么局部占优势的语境才能激活这个例外才可以。标配还是施事。有崇拜者,没有崇拜,更没有崇拜的内部(填坑)结构,自然就打住了。

李:
句法可以高高在上,暂时不烦心深层的逻辑语义。等到落地的时候再看要不要烦,到那时候,绝大多数的问题已经烟消云散。能够留在雷达上的,就是那个落地所指向的实际应用领域场景。进入场景,就是另外一个世界了,领域知识(包括领域本体图谱和领域实体图谱),业务逻辑等开始发力。

白:
现在已经有了“xx对象”这种清晰的表述,再用“xx者”这么暧昧的表述,纯属段子手了。所以“xx者”已经是标配的施事专业户了。

从轻发落的一个办法是,对一个有n个坑的动词V,“V者”只负责填一个坑而不锁定哪个坑。V的pos标记是S/nN,“者”的pos标记是N/S,二者结合并考虑反填的结果就是N/(n-1)N。在这样的句法体系里不必确定逻辑主宾语,也不必确定施受事,只对未饱和坑做加减法。等到说“谁的什么者”的时候,又可以少一个坑。所以,我们不在乎引入“者”的内部结构。这样处理,只不过为了在句法层面找一个能说明“谁和谁有关系”但不必深究“是什么关系”的合适边界。“是什么关系”语义层面自会给出“标配解”,如果必要,语用层面再给出“精确解”。虽然也是高高在上,但是句法本身就能确定的句法结构绝不留给语义。如果V是不及物动词或形容词(S/N),则一切不确定性消失,与“者”结合后形成的就是N。

有意思的是,英语有词法主动被动两个后缀,对歧义完全免疫,比中文的类后缀“者”与“对象”的对比彻底:

A is B’s admirer : A admires B
A is B’s admiree: B admires A

哈 网上有争论说 admiree 不如 admired:-ee 是一个接受度不够广泛的后缀,见:https://www.quora.com/Does-the-word-admiree-exist-as-opposed-to-admirer

高:
killee
lovee

李:
lovee exists in theory; loved (one), beloved are used orally.  We never know, as language is evolving, someday this suffix might be more widely adopted or might fade away……

 

 

 

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liweinlp

立委博士,自然语言处理(NLP)资深架构师,Principle Scientist, jd-valley, Netbase前首席科学家,期间指挥团队研发了18种语言的理解和应用系统。特别是汉语和英语,具有世界一流的分析(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个美国国防部的信息抽取项目(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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