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형식 의미론의 구성성 원리를 진화 모델링에 통합하여 어휘적 의미와 구성 함수가 함께 진화하는 프레임워크를 제안합니다. 양화 의미의 진화를 분석하여 보수성이 효율적인 시스템 추상화로서 나타남을 입증했습니다.
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원문 바로가기형식 의미론(Formal semantics)은 문장의 의미가 어휘적 의미(lexical meanings)를 재귀적으로 구성함으로써 발생한다는 것을 보여주었으나, 의미론적 보편성(semantic universals) 모델에 관한 많은 문헌은 고정된 신호 구조를 가진 어휘집(lexicons)을 다루거나, 해석 가능한 어휘적 부분(interpretable lexical parts)이 없는 전체론적 구성(holistic composition)을 다루어 왔습니다. 우리는 개념적 단순성(conceptual simplicity)과 의사소통 정확도(communicative accuracy)에 대한 압력 하에서 어휘적 의미와 구성 함수(composition function)가 함께 진화(co-evolve)할 수 있도록 함으로써, 형식 의미론의 이러한 근본적인 통찰을 진화 모델링(evolutionary modeling)에 통합하는 프레임워크를 소개합니다. 우리는 이 프레임워크를 양화 의미(quantificational meaning)의 진화에 적용합니다. 파레토 프런티어(Pareto frontier)를 분석한 결과, 가장 잘 알려진 의미론적 보편성인 보수성(conservativity)이 효율적인 시스템 전체의 추상화(system-wide abstraction)로서 나타난다는 것을 발견했습니다. 이 설명은 통사 구조(syntactic structure)에 민감하며, 양화사 학습 가능성(quantifier learnability)에 대한 경험적 증거와 이전의 진화 모델 사이의 긴장을 완화하는 데 도움이 됩니다. 더 넓게는, 본 결과는 형식 의미론에서 발전된 문장 의미(sentential meaning)의 모습이 진화 모델링과 생산적으로 결합될 수 있음을 보여줍니다. 이 프레임워크는 문법 범주 내에서의 전역적 압축(global compression), 통사적 논항(syntactic arguments)의 의미론적 전문화(semantic specialization), 그리고 어휘적 의미와 구성적 의미의 공동 진화(co-evolution)를 포함하는 보편성을 연구하기 위한 템플릿을 제공합니다.