Лекция: Тип первый. Вероятностные модели. Стохастические.

Миллер. Хомский. Использование математических моделей высшего порядка (марковские), в них моделируется вероятность появления последовательности элементов (не слово, цепочка).

#Лежал осел, лежал он среди сорных куч и спал/Летал орел, летал он среди чорных туч и скал.

Не работает в таких случаях:

1) например, каждые пять элементов осмыслены, а в целом у текста нет смысла

2) или-или; если, то; и т.д. Сложно предсказать продолжение: # если она засмеется, то он…

3) предложения с многочисленными предлогами: # Daddy what did you bring that book that I don't want to be read to out of up for?

Такая модель невероятна с точки зрения овладения языком. # Ребенок усваивает за три года основное количество слов.

Вероятностная модель может описывать:

1) детскую речь без грамматики # набор слов;

2) жестовую речь, строится по линейному принципу;

3) китайскую, корейскую, вьетнамскую речь.

Вывод: стохастические модели не всегда устраивают.

Тип второй. Модели непосредственных составляющих. (Ингве, Хомский).

Создается ДНС (дерево непосредственных составляющих).

Высказывание членится с помощью операции деривации. (на гр. Подлежащего и гр. Сказуемого).

Каждая группа членится дальше пока не достигнет конца.

#1 Талантливый художник пишет необычную картину.

По оси Y – глубина предложения. Ось X показывает, что дерево ветвится вправо.

Модель дихотомична (делится всегда на две части). Ветвление во всех европ языках вправо, в тюркских влево.

#2 Сложноподчиненное предложение

Если красивая женщина смеется, тогда маленький мальчик красивую женщину обнимает.

Если S — тогда S

Критика: Бывает, что структура ДНС одинакова, но смысл разный:

# They ‘re blocked by police. They were blocked by police.

Модель нельзя признать удовлетворительной, т.к. Описывает поверхностные составляющие пр-я, а не глубинные стр-ры.