Bayesian Natural Language Semantics and Pragmatics¶

Zeevat, Henk (창순님이 이 책의 존재를 알려준 것이 오늘 발제 고통의 시작!)

1. Perspectives on Bayesian Natural language Semantics and Pragmatics(이하 BNLSP)¶

베이지안 해석은 signal process라는 AI discipline 테크닉에서 중요한 부분이다.

우리가 이 베이지안의 확률 방식을 이용하기 위해 사전분포와 우도가 필요하다.

예) Tweety flies

이 짧은 문장에서도 늘상 부딪히게 되는 모호함의 문제가 생긴다. 비행기는 아니겠지만 어떤 Tweety인가?!

'나 그 사람 알아'와 같은 문장에서는 (텍스트의 어디까지를 참조해야 하는지 결정해야 하기때문에) 대명사의 지시범위가 모호해 질 수 있다.

인지과학에서 인간의 발화를 해석할 때도 BNLSP를 사용할 수 있다.

지각(Vision)영역에서 쓰이는 것과 비슷한 방법을 사용하는데 mental camera를 signal process로 사용.

하나하나의 파이프 라인은 각각 다른 데이터 세트(corpus 또는 말뭉치)에 해당한다. 말뭉치 기반의 연구가 확률에 따라 Parsing을 하고 Tree를 그려서 구문을 분석.

격률은 지키라고 있는 것인가?! 암튼 살펴보기나 하자

질의 격률: 진실을 말하라 네가 거짓이라고 믿는 것을 말하지 말라 적절한 증거가 없는 것을 말하지 말라 (예: 다음 대화에서 ‘을’이 함축하는 내용과 직접 관계되는 것이 질의 격률인 것이다.)

양의 격률: 정보를 제공하라 (대화의 현재 목적에) 요구되는 만큼만 정보를 제공하라 너의 말이 필요 이상으로 많은 정보를 담지 않게 하라

관련성의 격률: 관련성 있게 말하라

방법의 격률: 명료하게 말하라

모호한 표현을 피하라

중의성을 피하라

간결하게 말하라 ("불필요하고 장황한 대화를 피하라").

논리정연하게 말하라

질문) 아래 그림에서 위반하고 있는 격률은?

이 복잡한 현실 속에서 과연 여기서 어떤 정보를 긁어 모을 것인가?

Parsing, Consistency and Information

정보를 뽑았으면 형식논리학의 도움을 받아서 아까처럼 예쁘게 트리를 그려보자.

음?! 이것은 무엇인가!!!쉬운 것에서 시작

아리스토텔레스 논리학은 타당한 논증과 추론의 원리를 밝히기 위해 시작됨.

(1) Modus ponens p→q p

(2) Modus tollens p→q ~q ------- ~p (3) Hypothetical syllogism p→q q→r ----- p→r (4) Disjunctive syllogism p∨q ~p ----- q

'모든'과 '어떤' 등이 들어간 좀 더 정량적인 것도 할 수 있음

뭐 이렇게 통사정보나 의미정보 등등을 의미 화용이라는 주제와 베이지안적인 방법으로 분석하겠다는 도입부 요약을 마침니다.

감사합니다.