话语代表理论（二）_数学联邦政治世界观

[9]

拥有拖拉机的每个农民都在星期天开车到教堂。

对[9]的最有可能的解释是，每个拖拉机拥有的农民都使用他们的一个拖拉机来开车到教堂。

弱者和强烈的解释之间的区别有点神秘，因为它似乎并不是一个普通的歧义。例如，具有存在量词的驴句似乎没有许可强烈读数：

[10]

有些拥有驴子的农民击败它。

这只能解释一下，有些驴拥有的农民至少击败他们的驴至少一个。更一般地说，普遍量化的驴句似乎是唯一一个允许这两个解释的人。它并不完全清楚为什么应该是这种情况（参见Kanazawa 1994; Geurts 2002）。

无论是弱还是强，那么Q可以是任何量化的形式K（QX）k'条件的解释，使得K'可访问k，并且在这方面（这是DRT分析的支点）条件和量化句子是相同的。因此，在[8B3]中的V和W中可以访问话语引用X和Y，并且在[8B3]中，后者可以等同于前者。得到的表示是[8C]，其等同于[8D]。

[8c]

[1：[2倍，y，v，w：v = x，w = y，农民（x），驴（y），拥有（x，y）]（∀x）[3：拍（v，w）]] [8d]

[1：[2倍，y：农民（x），驴（y），拥有（x，y）]（∀x）[3：拍（x，y）]]

定量表达的DRT分析如“全部”或“大多数”是相当标准的。量程绑定变量并传递一个应该期望的真理条件。无限期是不同的。不确定的是“驴子”的不属于量化，而是作为介绍话语指称和一个或多个条件的装置; 在DRT账户中，无限期没有自己的量化力量。他们似乎没有它们的量化力不是他们的，而是源于他们发生的环境。如果在主DRS中引入与“驴”相关联的语义材料，如[4C]中，量化效果将存在，由于该DRS在MFFF模型中验证，有一种方法可以在M.中验证。如果是语义的材料与“驴子”相关联，在条件的前驱，如[7D]中，量化效果将是普遍的，因为由于在M IFF中验证了表单k⇒k'的条件，可以延长验证k的各种方式验证k'。关于无限期的这个观点位于DRT的核心。

DRT是第一个超越句子边界的最初语义理论之一，并考虑到表达式的解释可能取决于前面的话语。回顾前面讨论的例子，我们看到，如果DRT方法在正确的轨道上，句子边界并不像Freegean（或Chomskyan）语言的概念那么重要。特别地，交叉管屈透性Anaphora的DRT分析基本上没有差异，如迷你话语[2] - [3a]和句子内译中的，如[7a]或[9a]所示。在任何一种情况下，代词只是为了拿起可访问的话语指点。这提出了DRT的新涉及APaphora的新涉及的问题与参考和绑定变量代词之间的二分法有关。好奇地，这个问题似乎尚未得到很多关注。

3.3为二级版本的DRT

在前面，我们假设判决对话语的贡献是由DRS所代表的，以两步获得。在第一个，句子DRS以组成方式构建; 我们认为理所当然的施工过程的这一部分，但其实施不会太困难。在第二步中，句子DRS与代表先前话语的DRS合并，并解决了一个化学理解参考。这两级程序已成为工业标准，而是DRT的原始版本（Kamp 1981a; Kamp＆Reyle 1993）的意义上是一套规则一次性的一套规则。与此同时，Kamp和他的同事也通过了两步方法（例如，Kamp，Van Genabith，＆Reyle 2011）。

在一级版本的DRT中，单一规则用于获得句子的语义贡献。要采取一个简单的例子，如果句子是“它是灰色”，则应用的第一个规则会说主题的语义关联是对“是灰色”表示的谓词的参数。然后，进一步分析句子的两个主要部分，代词“它”触发了一项规则，该规则一次涉及代词的词汇内容及其上下文依赖; 即，它表示，我们必须选择新的话语指称，将其链接到前面的话语所提供的话语，并更新DRS以便记录这些更改。在DRT的两级版本中没有这样的规则。其职责在两个单独的机制之间分配。在第一阶段，为句子构建了一个单独的DRS，其中代词提示引入标记为apaphor的新的话语指令（我们为此目的使用强调）。在第二阶段，有一个普遍的机制，用于处理如此标记的话语。

至少有两个原因，DRT的一个和两级版本之间的区别是感兴趣的。首先，一旦我们超越基本DRT，两级系统实际上可能总体上更经济。例如，如果延长DRT以处理预设（参见第5节），则单通方法变得笨重。其次，也许更重要的是，可以将两阶段理论视为实施具有一些Prima面部合理性的语义和语用学之间的区别：在第一阶段中，计算从句子的词典中投影的表示测绘结构，而在第二阶段，依赖于上下文的意义方面是处理的。该分工是在组建语义和非组织语用法之间的传统二分法，但应该注意的是，这两个不一致。通常，两级版本的DRT的“语义”部分在FreeGean的感觉中没有组成，因为其产量基本上是不完整的; 例如，它可能含有apaphoric“差距”。因此，即使句子博士承认真实条件的解释，它通常会缺乏捕捉通常认为属于真实条件内容的一切。

4. DRS语言：语法，语义，可访问性

在本节中，我们向迄今为止的DRS语言提供了更精确的描述。我们定义了语言的语法，呈现了模型 - 理论上的解释，并讨论了可访问性的概念，在DRT对Anaphora的账户中如此突出的数字。

4.1语法

DRSS是由话语引用和DRS条件构建的设置 - 理论对象。 DRS条件是原子，在这种情况下，它由谓词和合适数量的话语引用或复杂组成，在这种情况下，它嵌入了一个或两个DRS。因此，DRS语言的定义是通过同时递归来递归：

DRS和DRS条件

DRS K是一对⟨uk，conkī，英国是一套话语指标，骗子是一组DRS条件。

如果p是n个地方谓词，并且x1，...，xn是话语引用，那么p（x1，...，xn）是DRS条件。

如果x和y是话语引用，则x = y是DRS条件。

如果K和K'是DRSS，那么¬K，k⇒k'和k∨k'是DRS-条件。

如果K和K'是DRSS和X是话语指称，那么K（∀x）k'是DRS条件。

注意，没有与联合句子对应的条件。相反，通过将与其部件相关的DRS合并，其中两个DRS K和K'的合并被定义为它们的尖端：

DRS的合并

k⊕k'=⟨uk∪uk'，conk∪conk'⟩

合并操作也用于将句子DR与代表前述话语的DRS组合，因此想法是（Clausal）连词和句子连接之间没有原则性区别（请参阅Muskens 1996进行讨论）。

正式的，DRSS是设置的理论对象，但在本文中，我们使用线性符号。许多来源，包括kamp自己的工作，采用了一个图形的“盒子符号”，有时是更清晰的，但较少的解释和更难以键入。为了说明各种方案，这里有三种方式表示条件驴句子的内容：

官方博士：

⟨{}，{⟨{x，y}，{农民（x），驴（y），拥有（x，y）}⟩⇒⟨{}，{拍（x，y）}⟩}⟩

线性符号：

[：[x，y：农民（x），驴（y），拥有（x，y）]⇒[：拍（x，y）]]

盒子表示法：

盒子符号版的上述DRS符号

这些格式之间的选择是方便之一，并且没有任何理论意义。

4.2可访问性

可访问性是传递和反射的DRS之间的关系，即，它是预订。更具体地，它是所有DRS K，K'和K的下面保持的最小预订量：如果CONK包含形式的条件.....

¬k'，然后k可以访问k'

k'∨k“，然后k可访问K'和K”

K'→K“，然后k可访问k，k'可访问k”

K'（∀x）k“，然后k可访问k，k'可访问k”

为了说明，在以下示意图中，每个DRS都可以访问所有博客，只有那些数字未在其自身之前的DRS（所以每个DRS都可以自身访问）：

[1 ... [2 ...]（∀x）[3 ...¬[4 ...]]]

[1 ... [2 ...]→[3 ...¬[4 ...]]]

DRS K，AK的可访问域是k，即a，即ak = {x：k'可访问的某些k'中发生的话语引用集。k和x∈uk'}可访问。 DRT施加对Apaphora解释的主要限制是：

可访问性约束

代词由话语指示x表示，该X必须等同于某些话语指称y∈ak，其中k是介绍X的DRS。

值得注意的是，无障碍概念都不需要规定无障碍约束。因为，正如我们现在的看法，从DRS语言被解释的方式遵循（CF.标准谓词逻辑中变量绑定的概念）。因此，如果我们希望这样做，否则我们并非自由地修改可访问性关系，除非我们同时修改与DRS语言相关的真实条件。可访问性约束是一个语义。

如第2节所述，绑定变量代词的主要句法约束是它们由其前书中的C命令。可访问性约束的域与C-Command约束的域重叠，但它更宽。有一件事，句子边界不会影响可访问性。对于另一个，在句子的范围内，即使E1不为C-Commany E2，E2的语义可以访问表达式E1的语义相关性。为了说明这一点，请考虑[1a]的条件驴句子及其句子DRS：

[1a的]

[S如果[S [NPA Farmer] [vpowns驴]] [她击败它]] [1b]

[1：[2倍，y：农民（x），驴（y），拥有（x，y）]⇒[3u，v：拍（u，v）]]

在句法上讲，“一个农民”和“驴子”都不能绑定（在乔姆斯基1986年）中的表达，超出了他们发生的最小条款。特别是，也不能绑定[1a]的主条款中的任何代词。但是与这些无限期，即x和y相关联的话语引用位于[1b3]的可访问域中，因此该嵌入式DRS中的游泳话语话语可以与X和Y相关联。否则，它们在语义上是绑定的，但不是在句法水平。

4.3语义

通过定义嵌入功能验证给定模型中的DRS时，给出了DRS语言的真实条件语义。嵌入功能是从事话语给个人的局部映射。给定两个嵌入函数f和g和drs k，我们说g延伸到短，iff dom（g）= dom（f）∪uk的k，或f [k] g延伸到k，或f [k] g，以及DOM（f）中的所有x：f（x）= g（x）。将函数视为Set-thareoric对象，这可以更加简洁地制定如下：

f [k] g ifff⊂g和dom（g）= dom（f）∪uk

在下文中，我们定义嵌入功能所需要的内容，以验证给定模型中的DRS或DRS条件。像往常一样，模型M是一对，i⟩，其中D是一组个体，我是一个解释函数，它分配给一个地方谓词，一组对两个地方谓词的单个谓词，等等。为了提高我们的定义的易读性，我们省略了省略了限定符：

验证嵌入式

F验证DRS K IFF F验证CONK中的所有条件。

f验证p（x1，...，xn）iff（x1），...，f（xn）⟩∈i（p）。

f验证x = y iff f（x）= f（y）。

f验证¬kiff，没有g，使得f [k] g和g验证k。

f验证k∨k'IFF有一个g，使得f [k] g和g验证k或k'。

f验证k⇒k，对于所有f [k] g，使得g验证k，有一个h使得g [k'] h和h验证k'。

f验证k（∀x）k'iff，所有个人d∈dm和所有f [k] g，使得g（x）= d和g验证k，每个h使得g [k] h验证k'。

最后一个条款对普遍双工条件产生了强烈的解释（参见第3.2节）; 弱解释可以如下可获得：

f验证k（∀x）k'iff，对于所有单独的单独的d∈dm，其中有一个g，使得f [k] g，g（x）= d和g验证k，有一个h使得g [k'] h \）和h验证k'

在给定的模型IFF中，DRS是真的，我们可以找到验证嵌入的IFF，如下所示：

真理

在MFFF的模型中，DS DRS K存在嵌入功能F，使得DOM（F）= UK和F验证k在M.

要查看从这些定义中遵循的访问方式，关键时缀是调用嵌入函数扩展的点。例如，考虑其中有条件的原理图DR：

[2]

[x：一个（x），[y：b（x，y）]→[z：c（x，y，z）]]

这个DRS是真正的IFF，我们可以找到一个嵌入函数f，dom（f）= x，它验证[2]中的所有条件，这就是说f（x）必须是a，f验证复杂条件[y：b（x，y）]→[z：C（x，y，z）]。后一个要求是满足F的每个扩展G的f，dom（g）= {x，y}，使得g验证[y：b（x，y）]可以扩展到函数h，dom（h）= x，y，z，使得h验证[z：C（x，y，z）]。因此，无论我们如何选择g，g（x）必须与f（x，）和任何g相同，无论我们如何选择h，h（x）和h（y）都必须与g（x）和g（y）相同。这就是为什么X位于与条件的前一位相关联的可访问域中的原因，以及为什么y处于与后果相关联的可访问域中。

5.应用程序和扩展

迄今为止偏远了解视力学代词的解释，本节的目的是说明躺在DRT核心的想法是如何应用于其他现象。我们将限制自己三个主题：时态，预设和命题态度。在前两个案例中，我们将遇到解释性依赖关系让人想起遮光价与其前一种的依赖关系，如果只是在大纲中描述基本DRT的延长以捕获相似性。 DRT的代表性在其对态度和态度归类的待遇中进入自己，这是我们名单上的第三个主题。在第6节我们介绍了SDRT，DRT框架的重大延伸，设计用于更准确地模拟话语结构。

5.1时态

从历史上看，DRT背后的原创想法脱离了Kamp早期的时态逻辑（Kamp 1971）的工作，并且这种静态系统的表观无法充分捕获自然语言话语中时态和方面的解释（Kamp 1981b [2017]）。至关重要的是，随着部分（1973）已经指出的，时态和代词之间存在系统的相似之处，并且作为Paree（1984）的情况下，这些平台可以在DRT框架中充分捕获。在下文中，我们将简要讨论一些部分的观察，并概述DRT治疗。

[1a的]

佩德罗拥有一头驴。他击败了它。

[1b]

昨天，佩德罗试图亲吻Juanita。她打了他。

直观地，在[1A]的开放句中的无限期描述“驴”是为了引入由代词“它”在第二句中被代词“它”的实体，而无限期和代词的DRT账号试图正式化直观的图片。 [1B]显示在时间域中发生非常相似的现象，因为在这种情况下，在这种情况下，将第二句的过去时态解释为主要依赖于第一句的过去时态：大概，在他试图亲吻之后，Juanita就会拍打佩德罗她。为了捕获这个想法，DRT采用基于事件的语义，将事件视为指定类别涉及的指定类别的语义值。句子现在被解释为无限的描述，因为它们也有助于介绍话语指令。例如，[1B]中的第一个句子介绍了代表佩德罗试图亲吻Juanita的事件类型的话语，而“被拍摄”的时态语素被解释为返回，非常像一个像神经代词，那么这样的事件：默认情况下，Juanita拍打佩德罗的时间将被认为在他试图亲吻她的时候立即。

我们的第二个例子涉及一个人可能会称之为“驴子时”：

[2a的]

每个拥有驴子的农民都会击败它。

[2b的]

每当佩德都试图亲吻Juanita时，她就会打他。

在基于事件的语义中，它是自然的，将[2b]定量在事件中量化，就像在个体上量化一样。结合定量的DRT处理，这使我们能够在沿着以下行（其中“在”关系之后“的”右代表“关系中，以返回到从属条款中引入的事件来解释”被拍摄“中的时态

“是”被拍摄“时态引入的变量，其下划线表示它需要一个前提）：

[的3a]

[x，y：佩德罗·（x），juanita（y），

[e：尝试对吻（e，x，y）]（∀e）[e'，

“：e”⊃⊂e'，耳光（e'，y，x）]] [3b]

[x，y：佩德罗·（x），juanita（y），

[e：尝试对吻（e，x，y）]（∀e）[e'：e⊃⊂e'，耳光（e'，y，x）]]

在[3a]中，“被拍打”的过去时态引入了一个化妆元件，这可以在量化器的限制器中绑定，就像可能绑定的普通驴代词一样。结果是在轻微的简化之后是[3B]，这表明佩德罗试图亲吻Juanita的每一个事件E都紧接着继承了她猛击他的事件。请注意，虽然这门博士捕获了“被拍摄”过去时态的最自然解释，但它在“尝试”中将过去时态留下了未来。但是，这就是应该是，因为如果紧张是视力的话，那么时也应该与突出的时间点相关联，这似乎是对的：在没有这种情况的情况下，[2b]只是缺乏这就像说“他很帅”，当不清楚代词旨在提到的。

5.2预设

PresupPositions是与特定词汇项目或语法结构相关的信息的块。有许多这样的项目和结构，以下是一个小型选择：

罪犯动词

[4a的]

胡安知道佩德罗队击败了他的驴子。

[4b]

佩德罗击败了他的驴子。

它-裂

[5a]

它在稳定的佩德罗击败他的驴子。

[5b]

佩德罗击败了他的驴子。