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Morphologie und Lexikon in der deutschen Grammatik

Stefan Müller

Friedrich-Schiller-Universität Jena

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Organisatorisches

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• Buch:http://www.dfki.de/~stefan/Pub/complex.htmlhttp://www.dfki.de/~stefan/Pub/hpsg.html

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– Fragen!

© Stefan Müller, Morphologie und Lexikon in der deutschen Grammatik, 4. Februar 2002 1/122

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Gliederung

• Ziele

• Wozu Syntax? / Phrasenstrukturgrammatiken

• Formalismus

• Valenz und Grammatikregeln

• Komplementation

• Semantik

• Das Lexikon: Typen und Lexikonregeln

• Komplexe Prädikate: Der Verbalkomplex

• Kasus

• Passiv

• Flexion und Derivation


Ziele

• Vermittlung grundlegender Vorstellungen über Teile der deutschen Syntax

und Morphologie

• Einführung in Grundannahmen in der HPSG

• Befähigung zum Schreiben formaler Grammatiken


Wozu Morphologie? Wozu Syntax? (I)

• Zeichen: Form-Bedeutung-Paare (Saussure, 1915)

• Wörter, Wortgruppen, Sätze

• Sprache ?= Liste von Strings

• Sprache ist endlich, wenn man maximale Wort-/Satzlänge annimmt

(1) Dieser Satz geht weiter und weiter und weiter und weiter . . .

unendlich viele Sätze, Gehirnkapazität des Menschen endlich→Strukturierung, Muster

• Bedeutung einer Äußerung aus den Bedeutungen ihrer Teile bestimmen

(2) Der Mann kennt diese Frau.


Wozu Morphologie?

interner Aufbau von Wörtern

• Sprachen wie das Türkische haben sehr reiche Morphologie

• produktive Prozesseableiten, ableitbar , Ableitbarkeit , . . . , Ableitung

• Kompositumsbildung

Komposita sind relativ frei bildbar:Blumenfan, Donaudampfschifffahrtskapitänsmütze


Wozu Syntax?

Art und Weise der Kombination, Strukturierung

(3) a. Die Frau kennt die Mädchen.

b. Die Frau kennen die Mädchen.

Subjekt-Verb-Kongruenz wie in (4)→ Bedeutung von (3a,b) ist eindeutig

(4) a. Die Frau schläft / *schlafen.

b. Die Mädchen schlafen / *schläft.


Warum formal?

Precisely constructed models for linguistic structure can play an important role, both negativeand positive, in the process of discovery itself. By pushing a precise but inadequate formulationto an unacceptable conclusion, we can often expose the exact source of this inadequacy and,consequently, gain a deeper understanding of the linguistic data. More positively, a formalizedtheory may automatically provide solutions for many problems other than those for which it wasexplicitly designed. Obscure and intuition-bound notions can neither lead to absurd conclusionsnor provide new and correct ones, and hence they fail to be useful in two important respects. Ithink that some of those linguists who have questioned the value of precise and technicaldevelopment of linguistic theory have failed to recognize the productive potential in the methodof rigorously stating a proposed theory and applying it strictly to linguistic material with noattempt to avoid unacceptable conclusions by ad hoc adjustments or loose formulation.(Chomsky, 1957, S. 5)

As is frequently pointed out but cannot be overemphasized, an important goal of formalization inlinguistics is to enable subsequent researchers to see the defects of an analysis as clearly as itsmerits; only then can progress be made efficiently. (Dowty, 1979, S. 322)

• Was bedeutet eine Analyse genau?

• Welche Vorhersagen macht sie?

• Ausschluß anderer Analysen


Phrasen/Konstituenten (I)

• Substituierbarkeit Kann man eine Wortgruppe einer bestimmtenKategorie in einem Satz gegen eine andere Wortgruppe so

austauschen, daß wieder ein akzeptabler Satz entsteht, so ist das einIndiz dafür, daß die beiden Wortgruppen Konstituenten bilden.

(5) a. Er kennt den Mann.

b. Er kennt eine Frau.

• Permutierbarkeit Wortfolgen, die man ohne Beeinträchtigung derKorrektheit des Satzes verschieben bzw. umstellen kann, bilden eine

Konstituente.

(6) a. weil keiner diese Frau kennt.

b. weil diese Frau keiner kennt.


Phrasen/Konstituenten (II)

• Pronominalisierungstest Alles, worauf man sich mit einem Pronomenbeziehen kann, ist eine Konstituente.

(7) a. Der Mann schläft.

b. Er schläft.

• Koordinationstest Was sich koordinieren läßt, ist eine Konstituente.

(8) Der Mann und die Frau arbeiten.

• Fragetest Was sich erfragen läßt, ist eine Konstituente.

(9) a. Der Mann arbeitet.

b. Wer arbeitet?


Struktur

S

NP NP NP V

D N D N

er das Buch dem Mann gibt

V

NP V

NP V

D N NP V

D N

er das Buch dem Mann gibt

NP→ D, N NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V V → NP, V


Beispielableitung bei Annahme flacher Strukturen

NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V

er das Buch dem Mann gab



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V


NP das Buch dem Mann gab NP→ er



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V



NP D Buch dem Mann gab d→ das



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V




NP D N dem Mann gab N→ Buch



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V





NP NP dem Mann gab NP→ D, N



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V






NP NP D Mann gab d→ dem



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V







NP NP D N gab N→ Mann



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V








NP NP NP gab NP→ D, N



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V









NP NP NP V V→ gab



NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V









NP NP NP V V→ gab

S S→ NP, NP, NP, V


Von der Grammatik beschriebene Sätze

• die Grammatik ist zu ungenau:

NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V

(10) a. er das Buch dem Mann gibt.

b. * ich das Buch dem Mann gibt.

c. * er das Buch den Mann gibt.

d. * er den Buch dem Mann gibt.




NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V



(Subjekt-Verb-Kongruenz ich, gibt)

c. * er das Buch den Mann gibt.





NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V




c. * er das Buch den Mann gibt.(Kasusanforderungen des Verbs gibt verlangt Dativ)





NP→ D, N

S → NP, NP, NP, V




c. * er das Buch den Mann gibt.(Kasusanforderungen des Verbs gibt verlangt Dativ)

d. * er den Buch dem Mann gibt.(Determinator-Nomen-Kongruenz den, Buch)


Subjekt-Verb-Kongruenz (I)

• Übereinstimmung in Person (1, 2, 3) und Numerus (sg, pl)

(11) a. Ich schlafe. (1, sg)

b. Du schläfst. (2, sg)

c. Er schläft. (3, sg)

d. Wir schlafen. (1, pl)

e. Ihr schlaft. (2, pl)

f. Sie schlafen. (3,pl)

• Wie drückt man das in Regeln aus?bisherige Regel: S→ NP, NP, NP, V


Subjekt-Verb-Kongruenz (II)

• Verfeinerung der verwendeten Symbole

aus S→ NP, NP, NP, V wird

S→ NP_1_sg, NP, NP, V_1_sg



S→ NP_1_pl, NP, NP, V_1_pl



• sechs Symbole für Nominalphrasen, sechs für Verben

• sechs Regeln statt einer


Kasuszuweisung durch das Verb

• Kasus muß repräsentiert sein:

S→ NP_1_sg_nom, NP_dat, NP_acc, V_1_sg_nom_dat_acc



S→ NP_1_pl_nom, NP_dat, NP_acc, V_1_pl_nom_dat_acc



• insgesamt 3 * 2 * 4 = 24 neue Kategorien für NP

• nicht ganz 3 * 2 * 4 * 4 * 4 = 384 Kategorien für V, da nicht alle Muster vertreten

• Problem: Was ist NP_dat in einer solchen Grammatik?

• Statt dessen braucht man für jede der obigen Regeln 6 Regeln, dieNP_1_sg_dat usw. enthalten, genauso für Akkusativ

• Numerus und Person der Dativ-NP sind für die Regeln irrelevant


Determinator-Nomen-Kongruenz

• Übereinstimmung in Genus (fem, mas, neu), Numerus (sg, pl) und

Kasus (nom, gen, dat, acc)

(12) a. der Mann, die Frau, das Buch (Genus)

b. das Buch, die Bücher (Numerus)

c. das Buch, des Buches, dem Buch, das Buch (Kasus)

• aus NP→ D, N wird

NP_3_sg_nom → D_fem_sg_nom, N_fem_sg_nom NP_3_sg_gen → D_fem_sg_gen, N_fem_sg_gen

NP_3_sg_nom → D_mas_sg_nom, N_mas_sg_nom NP_3_sg_gen → D_mas_sg_gen, N_mas_sg_gen

NP_3_sg_nom → D_neu_sg_nom, N_neu_sg_nom NP_3_sg_gen → D_neu_sg_gen, N_neu_sg_gen

NP_3_pl_nom → D_fem_pl_nom, N_fem_pl_nom NP_3_pl_gen → D_fem_pl_gen, N_fem_pl_gen

NP_3_pl_nom → D_mas_pl_nom, N_mas_pl_nom NP_3_pl_gen → D_mas_pl_gen, N_mas_pl_gen

NP_3_pl_nom → D_neu_pl_nom, N_neu_pl_nom NP_3_pl_gen → D_neu_pl_gen, N_neu_pl_gen

. . . Dativ . . . Akkusativ

• 24 Symbole für Determinatoren, 24 Symbole für Nomen

• 24 Regeln statt einer


Merkmale

• Generalisierungen werden nicht erfaßt

• weder in Regeln noch in Kategoriesymbolen

– Wo kann eine NP stehen? Nicht wo kann eine NP_3_sg_gen stehen?

– Gemeinsamkeiten der Regeln sind nicht offensichtlich.

• Lösung: Merkmale mit Werten und Identität von Werten

NP(3,Num,Kas)→ D(Gen,Num,Kas), N(Gen,Num,Kas)

S → NP(Per1,Num1,nom),

NP(Per2,Num2,dat),

NP(Per3,Num3,akk),

V(Per1,Num1)

• Gen-, Num- und Kas-Werte sind in der ersten Regel egal,Hauptsache sie stimmen überein (identische Werte)

• der Wert des Personenmerkmals (erster Slot) ist durch die Regel festgelegt: 3

• Per1 und Num1 sind beim Verb und Subjekt gleich

• bei anderen NPen sind die Werte egal

• die Kasus der NPen sind in der zweiten Regel festgelegt


Bündelung von Merkmalen

• Kann es Regeln geben, in denen nur der Per-Wert oder nur der Num-Wert identisch seinmuß?

S→ NP(Per1,Num1,nom),

NP(Per2,Num2,dat),

NP(Per3,Num3,akk),

V(Per1,Num1)

• Gruppierung von Information→ stärkere Generalisierung, stärkere Aussage

S→ NP(Agr1,nom),

NP(Agr2,dat),

NP(Agr3,akk),

V(Agr1)

• wobei Agr ein Merkmal mit komplexen Wert ist: z. B. agr(1,sg)


Köpfe

Kopf bestimmt die wichtigsten Eigenschaften einer Wortgruppe/Phrase/Projektion

(13) a. Karl schläft.

b. Karl liebt Maria.

c. in diesem Haus

d. ein Mann

ein Satz ist die Maximalprojektion eines finiten Verbs

Hauptkategorien sind:

Kategorie projizierte Merkmale

Verb Kategorie, Verbform (fin, bse, . . . )

Nomen Kategorie, Kasus (nom, gen, dat , acc)

Präposition Kategorie, Form der Präposition (an, auf , . . . )

Adjektiv Kategorie, bei flektierten Formen Kasus


Abstraktion über Regeln

X -Theorie (Jackendoff, 1977):

X−Regel mit Kategorien

X→ Spezifikator X N→ DET N

X→ X Adjunkt N→ N REL_SATZ

X→ Adjunkt X N→ ADJ N

X→ X Komplement∗ N→ N P

X steht für beliebige Kategorie, ‘*’ für beliebig viele Wiederholungen


Grundlegendes zur HPSG

• lexikalisiert (head-driven/kopfgesteuert)

• zeichenbasiert (Saussure, 1915)

• getypte Merkmalstrukturen (Lexikoneinträge, Phrasen, Prinzipien)

• Mehrfachvererbung

• monostratale Theorie

– Phonologie

– Syntax

– Semantik

PHON 〈 Grammatik 〉

SYNSEM|LOC

CAT

HEAD

CAS 1

noun

SUBCAT⟨

DET[CAS 1 ]⟩

cat

CONT . . .

INST X

grammatik

loc

lexical-sign


Gliederung

• Ziele


• Formalismus

– Merkmalstrukturen

– Unifikation und Subsumption

– Typen


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Merkmalstrukturen

• Merkmal-Wert-Struktur

• Attribut-Wert-Struktur

• feature structure

• attribute-value matrix

• feature matrix

• Shieber (1986), Pollard und Sag (1987), Johnson (1988),Carpenter (1992), King (1994)

Def. 1 (Merkmalstruktur – vorläufige Version) Eine Merkmalstruktur ist eineMenge von Paaren der Form [ATTRIBUT wert]. Dabei ist ATTRIBUT ein Element einerMenge ATTR von Merkmalen. Die Komponente wert ist

• entweder atomar (Zeichenkette) (die Merkmalstruktur ist elementar)

• oder selbst auch Merkmalstruktur (die Merkmalstruktur ist komplex).


Merkmalstrukturen – Beispiele

Merkmale mit einfachen Werten:

A1 W1

A2 W2

A3 W3

Merkmale mit einfachen und komplexen Werten:

A1 W1

A2

A21 W21

A22

A221 W221

A222 W222

A3 W3

Die leere Merkmalstruktur: []


Pfad

Def. 2 Ein Pfad in einer Merkmalstruktur ist eine Folge von Merkmalen,die in der Merkmalstruktur unmittelbar aufeinander folgen. Der Wert eines

Pfades ist die Merkmalstruktur am Ende des Pfades.


Ein Beispiel

Eine Merkmalstruktur, die einen Menschen beschreibt:

VORNAME max

NACHNAME meier

GEBURTSTAG 10.10.1985


Ein Beispiel


VORNAME max

NACHNAME meier


Rekursive Strukturen:

VORNAME max

NACHNAME meier


VATER

VORNAME peter

NACHNAME meier


VATER . . .

MUTTER . . .

MUTTER . . .


Ein Beispiel


VORNAME max

NACHNAME meier


Rekursive Strukturen:

VORNAME max

NACHNAME meier


VATER

VORNAME peter

NACHNAME meier


VATER . . .

MUTTER . . .

MUTTER . . .

Übung: Wie repräsentieren wir die Töchter oder Söhne eines Menschen?


Typen

• Merkmalstrukturen sind von einem bestimmten Typ

• Der Typ wird kursiv gesetzt:A1 W1

type


Typen



type

• Typen sagen etwas darüber aus, welche Merkmale zu einerbestimmten Beschreibung gehören dürfen/müssen.


Typen



type

• Typen sagen etwas darüber aus, welche Merkmale zu einerbestimmten Beschreibung gehören dürfen/müssen.

• Typen sind in Hierarchien orgnaisiert

• Beispiel: part of speech

p-o-s

adj adv det noun prep verb


Strukturteilung

A1 und A2 sind token-identisch:A1 1 [A3 W3]

A2 1

Die Identität der Werte wird durch Boxen verdeutlicht.

Boxen kann man als Variablen auffassen.


Strukturteilung

A1 und A2 sind token-identisch:A1 1 [A3 W3]

A2 1

Die Identität der Werte wird durch Boxen verdeutlicht.

Boxen kann man als Variablen auffassen.

unser Kongruenzbeispiel

S→ NP(Agr,nom), NP(Agr2,dat), NP(Agr3,acc), V(Agr)

mit Merkmalsbeschreibungen:

[CAT S]→ [CAT NP, AGR 1 , CAS nom],

[CAT NP, CAS dat ],

[CAT NP, CAS acc], [CAT V, AGR 1 ]


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Valenz und Grammatikregeln: PSG

• große Anzahl von Regeln:

VP → V schlafen

VP → NP, V lieben

VP → PP[über ], V über X sprechen

VP → NP, NP, V X Y geben

VP → NP, PP[mit ], V X mit Y dienen

• Verben müssen mit passender Regel verwendet werden

• Valenz ist doppelt kodiert: in Grammatikregeln und in Lexikoneinträgen


Valenz und Grammatikregeln: HPSG

• Komplemente als komplexe Kategorien in der lexikalischen Repräsentation eines Kopfes repräsentiert

• wie Kategorialgrammatik

• Verb SUBCAT

schlafen < NP >

lieben < NP, NP >

sprechen < NP, PP[über ] >

geben < NP, NP, NP >

dienen < NP, NP, PP[mit ] >

• spezifische Regeln für Kopf-Komplement-Kombination:

V[ SUBCAT 1 ] → V[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

N[ SUBCAT 1 ] → N[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

A[ SUBCAT 1 ] → A[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

P[ SUBCAT 1 ] → P[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

• Dabei ist ⊕ eine Relation, zur Verknüpfung zweier Listen:

〈a, b〉 =〈a 〉 ⊕ 〈 b〉 oder

〈〉 ⊕ 〈a, b〉 oder

〈a, b〉 ⊕ 〈〉


Generalisierung der Regeln


V[ SUBCAT 1 ] → V[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

N[ SUBCAT 1 ] → N[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

A[ SUBCAT 1 ] → A[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

P[ SUBCAT 1 ] → P[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

• generalisiertes, abstraktes Schema (H = Kopf):

H[ SUBCAT 1 ] → H[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2


Generalisierung der Regeln


V[ SUBCAT 1 ] → V[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

N[ SUBCAT 1 ] → N[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

A[ SUBCAT 1 ] → A[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

P[ SUBCAT 1 ] → P[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

• generalisiertes, abstraktes Schema (H = Kopf):

H[ SUBCAT 1 ] → H[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

• mögliche Instantiierungen des Schemas:

N[ SUBCAT 1 ] → Det N[ SUBCAT 1 ⊕ < Det > ]

V[ SUBCAT 1 ] → V[ SUBCAT 1 ⊕ < NP[dat ] > ] NP[dat ]


Repräsentation der Valenz in Merkmalsbeschreibungen

gibt (finite Form):

PHON 〈 gibt〉

PART-OF-SPEECH verb

SUBCAT⟨

NP[nom], NP[acc], NP[dat]⟩

NP[nom], NP[acc] und NP[dat] stehen für komplexe Merkmalstrukturen.


Reihenfolge der Elemente in der Subcat-Liste

Obliqueness-Hierarchie:Keenan und Comrie (1977), Pullum (1977), Pollard und Sag (1987) und Grewendorf(1985; 1988)

SUBJECT => DIRECT => INDIRECT => OBLIQUES => GENITIVES => OBJECTS OF

OBJECT OBJECT COMPARISON

• syntaktische Aktivität der grammatischen Funktion

• höhere Elemente kommen eher in syntaktischen Konstruktionen vor

– Ellipse (Klein, 1985)

– Vorfeldellipse (Fries, 1988)

– freie Relativsätze (Bausewein, 1990; Pittner, 1995; Müller, 1999b)

– Passiv (Keenan und Comrie, 1977)

– Zustandsprädikate (Müller, 2000a, 2001)

– Bindungstheorie (Grewendorf, 1985; Pollard und Sag, 1994)


Alternative Anordnung begründet mit „Verbnähe“

Nominativ => Dativ => Akkusativ

• Konstituentenstellung

• angeblich Voranstellung mit Dativ nicht möglich(Haftka 1981; Haider 1982; Wegener (1990); Zifonun (1992))

• aber: Uszkoreit (1987), von Stechow und Sternefeld (1988), Oppenrieder (1991) undGrewendorf (1993)

(14) a. Besonders Einsteigern empfehlen möchte ich Quarterdeck Mosaic, dessengelungene grafische Oberfläche und Benutzerführung auf angenehme Weiseüber die ersten Hürden hinweghilft, obwohl sich die Funktionalität auch nicht zuverstecken braucht. (c’t, 9/95, S. 156)

b. Der Nachwelt hinterlassen hat sie eine aufgeschlagene Hör zu und einenkurzen Abschiedsbrief: . . . (taz, 18.11.98, S. 20)

(15) Viel anfangen konnte er damit nicht. (Wochenpost, 41/95, S. 34)


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Repräsentation von Grammatikregeln (I)

• Merkmalstrukturen als einheitliches Beschreibungsinventar für

– morphologische Regeln

– Lexikoneinträge

– syntaktische Regeln

• Trennung von unmittelbarer Dominanz (ID) und linearer Präzedenz (LP)

• Dominanz in DTR-Merkmalen (Kopftochter und Nicht-Kopftöchter)

• Präzedenz implizit in PHON


Teilstruktur in Merkmalstrukturrepräsentation – PHON-Werte (I)

NP

Det N

dem Mann

PHON 〈 dem Mann 〉HEAD-DTR

[PHON 〈 Mann 〉

]

NON-HEAD-DTRS

⟨ [PHON 〈 dem 〉

] ⟩

• Es gibt genau eine Kopftochter (HEAD-DTR). Die Kopftochter enthält den Kopf.Struktur mit den Töchtern das und Bild von Maria→Bild von Maria ist die Kopftochter, da Bild der Kopf ist.

• Es kann mehrere Nicht-Kopftöchter geben(bei Annahme von flachen Strukturen oder bei binär verzweigenden Strukturen ohne Kopf).


Baum mit DTRS-Werten (I)

NP[HEAD-DTR 2 ,NON-HEAD-DTRS

⟨1⟩]

1 Det 2 N

dem Mann


Repräsentation von Grammatikregeln (II)

• Dominanzregel:

Schema 1 (Kopf-Komplement-Schema (binär verzweigend))

SUBCAT 1

HEAD-DTR

SUBCAT 1 ⊕

⟨2

⟩

sign

NON-HEAD-DTRS⟨

2

⟩

head-complement-structure

• alternative Schreibweise, angelehnt an X -Schema:

H[ SUBCAT 1 ] → H[ SUBCAT 1 ⊕ < 2 > ] 2

• mögliche Instantiierungen:

N[ SUBCAT 1 ] → Det N[ SUBCAT 1 ⊕ < Det > ]

V[ SUBCAT 1 ] → V[ SUBCAT 1 ⊕ < NP[dat ] > ] NP[dat ]


Ein Beispiel

V[fin, SUBCAT 〈〉]

C H

1 NP[nom] V[fin, SUBCAT⟨

1⟩]

C H

2 NP[acc] V[fin, SUBCAT⟨

1 , 2⟩]

C H

3 NP[dat] V[fin, SUBCAT⟨

1 , 2 , 3⟩]


Binär verzweigende Kopf-Komplement-Strukturen


Teilstruktur in Merkmalstrukturrepräsentation – PHON-Werte (II)

V

NP V

NP V

D N NP V

D N


PHON 〈 dem Mann gab 〉HEAD-DTR

[PHON 〈 gab 〉

]

NON-HEAD-DTRS

⟨

PHON 〈 dem Mann 〉HEAD-DTR

[PHON 〈 Mann 〉

]

NON-HEAD-DTRS

⟨ [PHON 〈 dem 〉

] ⟩

⟩


Teilstruktur in Merkmalstrukturrepräsentation

PHON 〈 dem Mann, gab 〉SUBCAT 1

⟨NP[nom], NP[acc]

⟩

HEAD-DTR

PHON 〈 gab 〉

SUBCAT 1 ⊕⟨

2

⟩

NON-HEAD-DTRS

⟨2

PHON 〈 dem Mann 〉P-O-S noun

SUBCAT 〈〉HEAD-DTR . . .

NON-HEAD-DTRS . . .


⟩



Projektion von Eigenschaften des Kopfes


C H


1⟩]

C H


1 , 2⟩]

C H


1 , 2 , 3⟩]


Kopf ist finites Verb


Merkmalstrukturrepräsentation: der HEAD-Wert

• mögliche Merkmalsgeometrie:

PHON list of phonemes

P-O-S p-o-s

VFORM vform

SUBCAT list


Merkmalstrukturrepräsentation: der HEAD-Wert

• mögliche Merkmalsgeometrie:


P-O-S p-o-s

VFORM vform

SUBCAT list

• mehr Struktur, Bündelung der Information, die projiziert werden soll:


HEAD

P-O-S p-o-s

VFORM vform

SUBCAT list


Verschiedene Köpfe proijzieren unterschiedliche Merkmale

• VFORM ist nur für Verben sinnvoll

• pränominale Adjektive und Nomina projizieren Kasus

• Mögliche Struktur: Eine Struktur mit allen Merkmalen:

P-O-S p-o-s

VFORM vform

CASE case

Bei Verben hat case keinen Wert

Bei Nomina vform keinen Wert


Verschiedene Köpfe proijzieren unterschiedliche Merkmale

• VFORM ist nur für Verben sinnvoll

• pränominale Adjektive und Nomina projizieren Kasus

• Mögliche Struktur: Eine Struktur mit allen Merkmalen:

P-O-S p-o-s

VFORM vform

CASE case

Bei Verben hat case keinen Wert

Bei Nomina vform keinen Wert

• Besser: Verschiedene Typen von Merkmalstrukturen

– für Verben:VFORM vform

verb

– für NominaCASE case

noun


Ein Lexikoneintrag mit Kopfmerkmalen

• Ein Lexikoneintrag besteht aus:

gibt (‘gives’ finite Form):





PHON 〈 gibt〉

– Phonologischer Information





PHON 〈 gibt〉

HEAD

VFORM fin

verb


– Kopfinformation (part of speech, Verbform, . . . )





PHON 〈 gibt〉

HEAD

VFORM fin

verb

SUBCAT⟨

NP[nom], NP[acc], NP[dat]⟩


– Kopfinformation (part of speech, Verbform, . . . )

– Valenzinformation: Einer Liste von Merkmalsbeschreibungen


Kopfmerkmalsprinzip (Head Feature Principle)

• In einer Struktur mit Kopf sind die Kopfmerkmale der Mutter token-identisch

mit den Kopfmerkmalen der Kopftochter.

HEAD 1

HEAD-DTR|HEAD 1

headed-structure

• Kodierung der Prinzipien im Typsystem: Krieger (1994a) und Sag (1997)

• head-complement-structure erbt Eigenschaften von headed-structure.


Typen: Ein nicht-linguistisches Beispiel für Mehrfachvererbung

elektrisches Gerät

druckendes Gerät scannendes Gerät . . .

Drucker Kopierer Scanner

Laserdrucker . . . Negativscanner . . .

Eigenschaften von und Beschränkungen über Typen werden von Supertypen geerbt

Generalisierungen können erfaßt werden: allgemeine Beschränkungen werden anoberen Typen repräsentiert

speziellere Typen erben diese Information von ihren Obertypen

Repräsentation von Information ohne Redundanz


Linguistische Generalisierungen im Typsystem

• Typen bilden Hierarchie




• oben steht der allgemeinste Typ





• Information über Eigenschaften von Objekten eines bestimmten Typs

werden beim Typ spezifiziert







• Untertypen ererben diese Eigenschaften








• Beispiel: Lexikoneintrag in Meyers Lexikon. Verweise auf übergeordneteKonzepte, keine Wiederholung der bereits beim übergeordneten Konzept

aufgeführten Information








• Beispiel: Lexikoneintrag in Meyers Lexikon. Verweise auf übergeordneteKonzepte, keine Wiederholung der bereits beim übergeordneten Konzept

aufgeführten Information

• der obere Teil der Typhierarchie ist für alle Sprachen relevant(Universalgrammatik)





• Information über Eigenschaften von Objekten eines bestimmten Typswerden beim Typ spezifiziert


• Beispiel: Lexikoneintrag in Meyers Lexikon. Verweise auf übergeordneteKonzepte, keine Wiederholung der bereits beim übergeordneten Konzeptaufgeführten Information

• der obere Teil der Typhierarchie ist für alle Sprachen relevant(Universalgrammatik)

• spezifischere Typen können sprachklassen- oder sprachspezifisch sein


Typhierarchie für sign

sign

lexical-sign phrasal-sign

non-headed-structure headed-structure

. . . head-complement-structure . . .

alle Untertypen von headed-structure erben Beschränkung


Kopf-Komplement-Schema + Kopfmerkmalsprinzip

HEAD 1

SUBCAT 2

HEAD-DTR

HEAD 1

SUBCAT 2 ⊕⟨

3

⟩

NON-HEAD-DTRS⟨

3

⟩


Typ head-complement-structure mit von headed-structure ererbter Information


Teilstruktur in Merkmalstrukturrepräsentation

PHON 〈 dem Mann, gab 〉HEAD 1

SUBCAT 2⟨

NP[nom], NP[acc]⟩

HEAD-DTR

PHON 〈 gab 〉

HEAD 1

VFORM fin

verb

SUBCAT 2 ⊕⟨

3

⟩

lexical-sign

NON-HEAD-DTRS

⟨3

PHON 〈 dem Mann 〉

HEAD

CAS dat

noun

SUBCAT 〈〉HEAD-DTR . . .

NON-HEAD-DTRS . . .


⟩



Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Semantik

• Pollard und Sag (1987) and Ginzburg und Sag (2001) nehmenSituationssemantik an (Barwise und Perry, 1983; Cooper, Mukai und

Perry, 1990; Devlin, 1992).


Semantik



• Einige aktuellere Arbeiten benutzen Minimal Recursion Semantics(Copestake, Flickinger und Sag, 1997).


Semantik



• Einige aktuellere Arbeiten benutzen Minimal Recursion Semantics(Copestake, Flickinger und Sag, 1997).

• Im Folgenden werden wir Situationssemantik nutzen.


Individuen, Sachverhalte und Situationen

• beschreiben Situationen

• Situationen sind durch Sachverhalte charakterisiert

• Dinge von einer gewissen zeitlichen Dauer, die zur kausalen Ordnung der Welt gehören,die man wahrnehmen kann, auf die man reagieren kann: Individuen (Karl, die Frau, dieAngst , das Versprechen)

• Sachverhalte = Relationen zwischen Individuen

• Relationen

– null-stellig: regnen (Es regnet.) (Kunze, 1993, Kapitel 2.8)

– einstellig: sterben (Es stirbt.)

– zweistellig: lieben (Es liebt ihn.)

– dreistellig: geben (Es gibt ihm den Aufsatz.)

– vierstellig: kaufen (Es kauft der Frau den Mantel für fünf Mark.)

• semantische Rollen: Fillmore (1968, 1977), Kunze (1991)AGENS, PATIENS, EXPERIENCER, SOURCE, GOAL, THEMA, LOCATION, TRANS-OBJ,INSTRUMENT, MEANS und PROPOSITION

• Rollen wichtig für Generalisierungen: Verbindung zwischen Syntax und Semantik (Linking)


Parametrisierte Sachverhalte

• Sachverhalt: state of affairs (soa)

Verb: � schlagen,agens : X , patiens : Y ;1�Adjektiv: � interessant,thema : X ;1�Nomen: �mann, instance : X ;1�

• parametrisierter Sachverhalt: parmetrized state of affairs (psoa)

Verb:

(16) Der Mann schlägt den Hund.

� schlagen,agens : X , patiens : Y ;1�X | �mann, instance : X ;1�,Y | � hund, instance : Y ;1�

Adjektiv:

(17) Das Buch ist interessant.

� interessant,thema : X ;1�X | � buch, instance : X ;1�


Sachverhalte und Repräsentation mit Merkmalstrukturen

� schalgen,agens : X , patiens : Y ;1�

AGENS X

PATIENS Y

schlagen

� mann, instance : X ;1�INST X

mann

� f rau, instance : X ;0�

ARG

INST X

frau

neg


Repräsentation in Merkmalsbeschreibungen: der CONT-Wert

• mögliche Datenstruktur (CONT = CONTENT):


HEAD head

SUBCAT list

CONT cont

• stärkere Gliederung, Unterteilung in syntaktische und semantische Information (CAT = CATEGORY)


CAT

HEAD head

SUBCAT list

cat

CONT cont

• → möglich, nur syntaktische Information zu teilen

• Beispiel: symmetrische Koordination: der CAT-Wert ist identisch

(18) a. der Mann und die Frau

b. Er kennt und liebt diese Schallplatte.

c. Er ist dumm und arrogant.


Semantischer Beitrag nominaler Objekte

• Index

• zugehörige Restriktionen

Buch:

CAT

HEAD[noun

]

SUBCAT⟨

DET⟩

CONT

IND 1

PER 3

NUM sg

GEN neu

RESTR

INST 1

buch

• Person, Numerus und Genus sind für die Bestimmung der Referenz/Koreferenzwichtig:

(19) Die Fraui kauft ein Buch j. Siei liest es j.


Abkürzungen

NP[3,sg, f em]

CAT

HEAD[noun

]

SUBCAT 〈〉

CONT|IND

PER 3

NUM sg

GEN fem

NP1

CAT

HEAD[noun

]

SUBCAT 〈〉

CONT

IND 1

N: 1

CAT

HEAD[noun

]

SUBCAT⟨

DET

⟩

CONT 1


Sachverhalte und Repräsentation mit Merkmalstrukturen

� schlagen,agens : X , patiens : Y ;1�X | � mann, instance : X ;1�,Y | � hund, instance : Y ;1�

AGENS 1

PATIENS 2

schlagen

IND 1

PER 3

NUM sg

GEN mas

RESTR

INST 1

mann

IND 2

PER 3

NUM sg

GEN mas

RESTR

INST 2

hund


Repräsentation in Merkmalsbeschreibungen und Linking

• Linking zwischen Valenz und semantischem Beitrag

gibt (finite Form):

CAT

HEAD

VFORM fin

verb

SUBCAT

⟨NP[nom]

1, NP[acc]

2, NP[dat]

3

⟩

CONT

AGENS 1

THEMA 2

GOAL 3

geben

• Die referentiellen Indices der Nominalphrasen sind mit den semantischenRollen identifiziert.


Generalisierungen für Verbklassen

• typbasiert: Verben mit Agens, mit Agens und Thema, mit Agens und Patients

• verschiedene Valenz/Linking-Muster

(20)

CAT|SUBCAT

⟨[]

1, []

2, []

3

⟩⊕

CONT

AGENS 1

THEMA 2

GOAL 3

agens-thema-goal-rel





(20)

CAT|SUBCAT

⟨[]

1, []

2, []

3

⟩⊕

CONT

AGENS 1

THEMA 2

GOAL 3


• Der Typ für die Relation geben ist Untertyp von agens-thema-goal-rel .Lexikoneintrag für geb- hat das Linking-Muster in (20).





(20)

CAT|SUBCAT

⟨[]

1, []

2, []

3

⟩⊕

CONT

AGENS 1

THEMA 2

GOAL 3


• Der Typ für die Relation geben ist Untertyp von agens-thema-goal-rel .Lexikoneintrag für geb- hat das Linking-Muster in (20).

• Generalisierungen darüber, wie welche Arguemte realisiert werden können,lassen sich ebenfalls erfassen.


Projektion des semantischen Beitrags des Kopfes


C H


1⟩]

C H


1 , 2⟩]

C H geben(e,b,m)


1 , 2 , 3⟩]



Semantikprinzip (Ausschnitt)

In Strukturen, in denen es eine Kopftochter gibt, ist der semantischeBeitrag der Mutter identisch mit dem der Kopftochter.CONT 1

HEAD-DTR|CONT 1

Anmerkung:

Diese Beschränkung gilt nicht für Kopf-Adjunkt-Strukturen.Kopf-Adjunkt-Strukturen werden in dieser Vorlesung nicht behandelt.


Typhierarchie für sign

sign

lexical-sign phrasal-sign

non-headed-structure headed-structure

head-non-adjunct-structure



Kopf-Komplement-Schema + HFP + SemP

CAT

HEAD 1

SUBCAT 2

CONT 3

HEAD-DTR

CAT

HEAD 1

SUBCAT 2 ⊕⟨

4

⟩

CONT 3

NON-HEAD-DTRS⟨

4

⟩


Typ head-complement-structure mit von headed-structure undhead-non-adjunct-structure ererbter Information


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Das Lexikon

• Lexikalisierung → enorme Reduktion der Anzahl der Dominzschemata

• Lexikoneinträge sehr komplex

• Strukturierung und Klassifizierung →Erfassung von Generalisierungen & Vermeidung von Redundanz

• Typhierarchien und Lexikonregeln


Die Komplexität eines Lexikoneintrags für ein Zählnomen

PHON

⟨Frau

⟩

CAT

HEAD[noun

]

SUBCAT⟨

DET⟩

. . .

CONT

IND 1

PER 3

GEN fem

RESTR

INST 1

frau

. . .

nur kleiner Teil idiosynkratisch


Zerlegung der Information

a. alle Nomina

CAT|HEAD[noun

]

CONT nom-obj

b. alle referentiellen nichtpronominalen Nomina, die einen Determinatorverlangen, (zusätzlich zu a)

CAT|SUBCAT⟨

DET⟩

CONT

IND 1

PER 3

RESTR

INST 1

psoa

, . . .

c. alle femininen Nomina (zusätzlich zu a und b)[

CONT|IND|GEN fem

]


Die Komplexität eines Lexikoneintrags für ein Verb

helf- (Lexikoneintrag (Wurzel)):

PHON

⟨helf

⟩

CAT

HEAD[verb

]

SUBCAT

⟨NP[nom]

1, NP[dat]

2

⟩

CONT

AGENS 1

EXPERIENCER 2

helfen


Zerlegung der Information

a. alle Verben

CAT|HEAD[verb

]

CONT[psoa

]

b. transitive Verben mit Dativobjekt (zusätzlich zu a)[

CAT|SUBCAT⟨

NP[nom], NP[dat ]⟩]

c. alle transitiven Verben mit AGENS und EXPERIENCER

(zusätzlich zu a)

CAT|SUBCAT

⟨ [CONT|IND 1

],[

CONT|IND 2

] ⟩

CONT

AGENS 1

EXPERIENCER 2

agens-exp-rel


Auszug aus einer möglichen Typhierarchie

linguistic-object

root verb noun saturated unsaturated subj subjless nominal-sem-lo verbal-sem-lo

[ HEAD verb ] [ HEAD noun ] [ SUBCAT 〈〉 ] [ SUBCAT�

[], . . . � ] [ SUBJ�

[] � ] [ SUBJ 〈〉 ] [ CONT nom-obj ] [ CONT psoa ]

det-sc one-obj two-objs nominal-subj 1 2 3 agent experiencer

[SUBCAT�

DET � ] [SUBJ�

NP[nom] � ] [IND|PER 3] [CONT agent-rel] [CONT exp-rel]

acc-obj dat-obj agent-exp

[ SUBCAT�

NP[acc] � ] [ SUBCAT�

NP[dat] � ]

trans-dat-verb-root count-noun-root

helf- Frau-

• bei Merkmalsspezifikationen entsprechende Pfade dazudenken:[ SUBCAT 〈〉] steht für [CAT|SUBCAT 〈〉 ]

• Beschränkungen an Typen werden vererbt

• Instanzen mit Strichlinie verbunden


Beispiele für Lexikoneinträge

PHON 〈 Frau〉

CONT|RESTR{ [

frau] }

count-noun-root

PHON 〈 helf 〉

CONT[helfen

]

trans-dat-verb-root


Horizontale und vertikale Generalisierungen

• In Typhierarchien werden linguistische Objekte kreuzklassifiziert(Lexikoneinträge, Schemata).




• Wir drücken Generalisierungen über Klassen von linguistischen Objekten aus.





• Wir können sagen, was bestimmte Wörter gemeinsam haben.

– Frau and Mann

– Frau and Salz

– Frau and Plan






– Frau and Mann

– Frau and Salz

– Frau and Plan

• Aber es gibt andere Regularitäten:

– treten und getreten wie in wurde getreten

– lieben und geliebt wie in wurde geliebt






– Frau and Mann

– Frau and Salz

– Frau and Plan

• Aber es gibt andere Regularitäten:

– treten und getreten wie in wurde getreten

– lieben und geliebt wie in wurde geliebt

• Die Wörter könnten ebenfalls in der Hierarchie repräsentiert werden (alsUntertypen von intransitiv und transitiv), aber dann wäre nicht erfaßt, daß dieValenzänderung durch denselben Prozeß ausgelöst wird.


Lexikonregeln

• Statt dessen: LexikonregelnJackendoff (1975), Williams (1981), Bresnan (1982), Shieber, Uszkoreit,Pereira, Robinson und Tyson (1983),Flickinger, Pollard und Wasow (1985), Flickinger (1987),Copestake und Briscoe(1992), Meurers (2000, 2001)


Lexikonregeln


• Eine Lexikonregel setzt die Beschreibung eines Stamms (lieb-) zurBeschreibung einer Passivform (geliebt) in Beziehung.


Lexikonregeln


• Eine Lexikonregel setzt die Beschreibung eines Stamms (lieb-) zurBeschreibung einer Passivform (geliebt) in Beziehung.

• verschiedene Interpretationen der Bedeutung von Lexikonregeln:(Meta Level Lexical Rules (MLR) vs. Description Level Lexical Rules (DLR))Eine detailierte Diskussion findet man beiMeurers (2000).


Lexikonregel für Passiv in MLR-Notation

Lexikonregel für (persönliches) Passiv nach Pollard und Sag (1987):

CAT

HEAD[verb

]

SUBCAT

⟨NP[nom], NP[acc]

1

⟩⊕ 2

7→

CAT

HEAD|VFORM passiv-part

SUBCAT

⟨NP[nom]

1

⟩⊕ 2

(21) a. Der Mann schlägt den Hund.

b. Der Hund wird geschlagen.

Der Lexikoneintrag für den Stamm (schlag-) wird zum Lexikoneintrag für dasPassivpartizip (geschlagen) in Bezug gesetzt.


Konventionen für die Bedeutung von Lexikonregeln

• Alle Information, die im Ausgabezeichen nicht erwähnt wird, wird vomEingabezeichen per Konvention übernommen.

• Beispiel: Passiv ist bedeutungserhaltend. Die CONT-Werte von Ein- undAusgabe sind identisch.

Deshalb bleibt Linking-Information erhalten:

CAT

[SUBCAT

⟨NP[nom]

1, NP[acc]

2

⟩]

CONT

AGENS 1

PATIENTS 2

schlagen

7→

CAT

[SUBCAT

⟨NP[nom]

2

⟩]

CONT

AGENS 1

PATIENTS 2

schlagen


Lexikonregel für das persönliche Passiv in DLR-Notation

CAT

HEAD

VFORM passiv-part

SUBCAT

⟨NP[nom]

1

⟩⊕ 2

LEX-DTR

CAT

HEAD[verb

]

SUBCAT

⟨NP[nom], NP[acc]

1

⟩⊕ 2

stem

acc-passive-lexical-rule

• wie unäre Projektion, jedoch auf Lexikon beschränkt

• word � acc-passive-lexical-rule

• da LRs getypt sind, Generalisierungen über Lexikonregeln möglich

• DLRs sind vollständig in den Formalismus integriert


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Der Verbalkomplex

• Bech (1955): bestimmte Verben bilden einen Komplex

• Konstruktionen, in denen mehrere Verben einen Komplex bilden,werden kohärent genannt

• andere verbale Konstruktionen inkohärent

• präzisere Formulierungen finden sich in (Bech, 1955)


Kohärenz vs. Inkohärenz: Intrapositon

• Verben bilden in kohärenten Konstruktionen Komplex, der normalerweise nichtunterbrochen werden kann

• → Ungrammatikalität bei Trennung obligatorisch kohärent konstruierender Verben(22a,b)

• (22c) möglich: inkohärente Konstruktion

(22) a. * daß Karl schlafen nicht darf.

b. * daß Karl schlafen nicht wird.

c. daß Karl zu schlafen nicht versucht.

• genauso Relativsätze: inkohärente Konstrution erlaubt Rattenfänger-Konstruktionen

• bei obligatorisch kohärent konstruierenden Verben nicht möglich

(23) a. den Keks, den zu essen Karl versucht

b. * den Keks, den essen Karl darf / wird

c. * den Keks, den gegessen Karl hat


Kohärenz vs. Inkohärenz: Extraposition

• Extraposition bei obligatorisch kohärent konstruierenden Verben nicht möglich:

(24) a. daß Karl das Buch zu lesen scheint.

b. * daß Karl scheint das Buch zu lesen.

dagegen:

(25) Karl hat versucht, das Buch zu lesen.






dagegen:


• Extraposition von Infinitiven ohne zu und Partizipien ist nicht möglich:

(26) a. daß Karl das Buch zu lesen versucht.

b. daß Karl versucht, das Buch zu lesen.






dagegen:





c. daß Karl das Buch lesen wird.

d. * daß Karl wird das Buch lesen.






dagegen:





c. daß Karl das Buch lesen wird.

d. * daß Karl wird das Buch lesen.

e. daß Karl das Buch gelesen hat.

f. * daß Karl hat das Buch gelesen.


Kohärenz vs. Inkohärenz: Voranstellung ins Vorfeld

• Voranstellung von VPen mit zu-Infinitiven immer möglich

(27) Das Buch Maria zu geben hat Karl versucht.

• vorangestellte VP ist separates Kohärenzfeld

• außerdem Voranstellungen von Verben bzw. Verbalprojektionen,die nicht intraponiert oder extraponiert werden können, möglich

(28) a. Erzählen wird er seiner Tochter ein Märchen. (Haftka, 1981)

b. Ein Märchen erzählen wird er seiner Tochter.

c. Seiner Tochter ein Märchen erzählen wird er.

• bei Voranstellung abgeschlossene Skopusdomäne:

(29) a. weil er das Rennen nicht gewinnen darf.

b. Das Rennen nicht gewinnen darf er.

• Voranstellungen beliebig komplex, aber nicht einzelne Teile aus der Mitte des Verbalkomplexes

(30) a. weil er ihr ein Märchen erzählen müssen wird.

b. Erzählen müssen wird er ihr ein Märchen.

c. * Müssen wird er ihr ein Märchen erzählen.


Analyse kohärenter Konstruktionen

(31) a. daß Karl das Buch

U︷︸︸︷lesen können wird.

b. daß Karl das Buch

O︷︸︸︷wird

U︷︸︸︷lesen können.

drei Vorschläge in der Literatur:

• VP-Analyse (Uszkoreit, 1987)

• Verbalkomplex (Hinrichs und Nakazawa, 1994)

• total flache Struktur ( Bouma und van Noord, 1996)

VP-Analyse kann (32) nicht ohne weiteres erklären:

(32) a. * daß [das Buch lesen] Karl wird.

b. * das Buch, [das lesen] Karl wird

wenn es keine VP gibt, kann sie auch nicht umgestellt werden

auch Permutation müßte erklärt werden

flache Analyse kann Koordination von Verbalkomplexen nicht erklären:

(33) Ich liebte ihn, und ich fühlte, daß er mich auch geliebt hat oder doch, daß er mich hätte [lieben wollen] oder

[lieben müssen]. (Hoberg, 1981)

Koordinationsdaten sind allerdings schwache Evidenz, da keine Koordinationstheorie exisitiert


Uszkoreit (1987): Die VP-Analyse

V[fin]

das Buch lesen können wird

V[bse]

VP[bse]

VP[bse]

NP

HC

HC

HC

V[fin]

V[bse]


Johnson (1986): Verbale Elemente werden zuerst kombinert

das Buch lesen können wird

V[bse] V[bse] V[fin]NP

V[bse]

V[fin]

VP[fin]

HCL

CL H

HC


Eine einfache Lösung für OFU

wird

V[fin]

V[fin]

V[fin]

das Buch

NP

lesen können

V[bse] V[bse]

V[bse]

H

H

CL

CL

HC

Wird links des verbalen Komplements


Die Repräsentation des Subjekts

• normalerweise Subjekt in infiniten Verbalprojektionen nicht realisiert:

(34) a. Peter versucht, das Buch zu lesen.

b. * Peter versucht, Peter dass Buch zu lesen.






→ Subjekte werden extra repräsentiert (Borsley, 1987, 1989)






→ Subjekte werden extra repräsentiert (Borsley, 1987, 1989)

• Eine VP ist eine Projektion eines verbalen Kopfes, bei der alleElemente aus SUBCAT gesättigt sind

• Definition von Maximalprojektion: Projektion eines Kopfes mit leerer

Subcat-Liste


Lexikoneinträge für Hilfsverben, Subjektanziehung

Hinrichs und Nakazawa (1994), Chung (1993), Rentier (1994), Müller (1997):

werden (Stammeintrag, vorläufig):

HEAD

verb

VCOMP⟨

V[ ]⟩

cat

• neues Valenzmerkmal VCOMP


Lexikoneinträge für Hilfsverben, Subjektanziehung

Hinrichs und Nakazawa (1994), Chung (1993), Rentier (1994), Müller (1997):


HEAD

SUBJ 1

verb

VCOMP⟨

V[SUBJ 1 ]⟩

cat

• neues Valenzmerkmal VCOMP

• Subjekt des eingebetteten Verbs und Subjekt des Hilfsverbs sind identisch (Hilfsverben sind

Anhebungsverben)

– Das Hilfsverb weist keine Rolle zu:

(35) Es wird regnen.

– Dem Hilfsverb ist es egal, ob ein Subjekt vorhanden ist:

(36) Dem Studenten wird vor der Prüfung grauen.


Lexikoneinträge für Hilfsverben, Argumentanziehung


HEAD

SUBJ 1

verb

SUBCAT 2

VCOMP

⟨V[SUBJ 1 , SUBCAT 2 ]

⟩

cat

• Komplemente des eingebetteten Verbs werden zu Komplementen des Hilfsverbs→Hilfsverb und Vollverb werden erst kombiniert und dann werden die Argumente gesättigt→Verbalkomplex

• Hilfsverb verlangt Vollverb und dessen Argumente


Schema 2 (Cluster Schema)

CAT|VCOMP 1

HEAD-DTR

[CAT|VCOMP 1 ⊕

⟨2

⟩]

NON-HEAD-DTRS⟨

2

⟩

head-cluster-structure

• Parallel zu Kopf-Komplement-Strukturen, nur das Valenzmerkmal istein anderes

• Keine Elemente aus der Subcat-Liste der Kopftochter werden gesättigt


Ein Beispiel: Analyse des Verbalkomplexes

4 LOC

HEAD

�� VFORM bse

SUBJ 2 � NP �verb

��

SUBCAT 3 � NP[dat] �VCOMP 〈〉cat

HEAD 1

�� VFORM fin

SUBJ 〈〉verb

��

SUBCAT 2 ⊕ 3

VCOMP � 4 �cat

HEAD 1

SUBCAT 2 ⊕ 3

VCOMP 〈〉cat

wirdhelfen

HCL


Hilfsverben: Komplexere Fälle

• Lexikoneinträge für andere Hilfsverben sind analog

Futur werdenPerfekt haben / sein

• Formen können kombiniert werden:

(37) daß er dem Mann geholfen haben wird.

Müssen sicherstellen, daß Komplexe, die unter komplexbildende Verben eingebettetwerden, in Bezug auf Komplexbildung vollständig sind:

(38) * daß er dem Mann haben wird.


HEAD

SUBJ 1

verb

SUBCAT 2

VCOMP⟨

V[bse, SUBJ 1 , SUBCAT 2 , VCOMP 〈〉]⟩

cat


Analyse des Verbalkomplexes

HEAD 1

SUBCAT 2 ⊕ 3

VCOMP 〈〉cat

6 LOC

HEAD �� VFORM ppp

SUBJ 2 � NP �verb

� ��SUBCAT 3 � NP[dat] �VCOMP 〈〉cat

HEAD 4 �� VFORM bseSUBJ 2

verb

� ��SUBCAT 3

VCOMP � 6 �cat

5 LOC

HEAD 4

SUBCAT 3

VCOMP 〈〉cat

HEAD 1 �� VFORM finSUBJ 〈〉verb

� ��SUBCAT 2 ⊕ 3

VCOMP � 5 �cat

haben wirdgeholfen

HCL

HCL


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Struktureller Kasus (I)

• logische Subjekte können als Nominativ, Akkusativ oder Genitiv

realisiert werden:

(39) a. Der Installateur kommt.

b. Der Mann sieht den Installateur kommen.

c. das Kommen des Installateurs




realisiert werden:




• AcI-Verben: lassen, Wahrnehmungsverben (sehen, fühlen, . . . )




realisiert werden:




• AcI-Verben: lassen, Wahrnehmungsverben (sehen, fühlen, . . . )

• Kasus ist abhängig von Konstruktion, in der das Argument realisiertwird→ struktureller Kasus


Struktureller Kasus (II)

Kasuswechsel bei Passivierung:

(40) a. Der Mann hat den Hund getreten.

b. Der Hund wurde (von dem Mann) getreten.


Lexikalischer Kasus (Dativ und Genitiv)

• Genitiv und Dativ ändern sich bei der Passivierung nicht:

(41) a. Der Mann hat ihm geholfen.

b. Ihm wird geholfen.

(42) a. Wir gedenken der Männer.

b. Der Männer wurde gedacht.

• Diese besondere Kasusforderung wird im Lexikoneintrag des Verbsfestgelegt.

• Festlegung kann durch Passivierung nicht geändert werden→lexikalischer Kasus


Vorsicht! Das bekommen-Passiv

(43) a. Der Mann hat den Ball dem Jungen geschenkt.

b. Der Junge bekam den Ball geschenkt.

Deshalb wird Dativ manchmal doch als struktureller Kasus behandelt.


Argumente in Nominalisierungen

(44) a. Er streichelt den Hund.

b. Der Hund wurde gestreichelt.

c. sein Streicheln des Hundes

(45) a. Er hilft den Kindern.

b. Den Kindern wurde geholfen.

c. das Helfen der Kinder

d. * sein Helfen der Kinder

In (45c) kann der Kinder nur Subjekt sein.

Das ist sofort erklärt, wenn Dativ lexikalisch ist.

Argumente mit strukturellem Kasus können in nominalen Umgebungen alsGenitiv auftreten.


Beispielvalenzrahmen für finite Verben

• geben:⟨

NP[str ], NP[str ], NP[ldat ]⟩

• kennen:⟨

NP[str ], NP[str ]⟩

• helfen:⟨

NP[str ], NP[ldat ]⟩

• schlafen:⟨

NP[str ]⟩


Das Kasusprinzip

• Przepiórkowski (1999); Meurers (1999, 2000)):

Prinzip 1 (Kasusprinzip (vereinfacht))– In einer Liste, die sowohl Subjekte als auch Komplemente eines

verbalen Kopfes enthält, bekommt das erste Element mitstrukturellem Kasus Nominativ.

– Alle anderen Elemente der Liste mit strukturellem Kasus

bekommen Akkusativ.

– In nominalen Umgebungen erhalten alle Elemente mit

strukturellem Kasus Genitiv.

Kasusprinzip ähnelt dem von Yip, Maling und Jackendoff (1987)

vorgeschlagenen.


Anwendung des Kasusprinzips für Verben

• geben:⟨

NP[str ], NP[str ], NP[ldat ]⟩→⟨

NP[nom], NP[acc], NP[ldat ]⟩

• kennen:⟨

NP[str ], NP[str ]⟩→⟨

NP[nom], NP[acc]⟩

• helfen:⟨

NP[str ], NP[ldat ]⟩→⟨

NP[nom], NP[ldat ]⟩

• schlafen:⟨

NP[str ]⟩→⟨

NP[nom]⟩


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Persönliches und unpersönliches Passiv

Subjekt wird unterdrückt und Akkusativobjekt wird zum Subjekt:

(46) a. Die Frau liebt den Mann.

b. Der Mann wird geliebt.

Subjekt wird unterdrückt, lexikalischer Kasus bleibt unverändert:

(47) a. Die Frau hilft dem Mann.

b. Dem Mann wird geholfen.

c. Hier tanzen alle.

d. Hier wird getanzt.


Lexikonregeln für das persönliche Passiv nach Kiss (1992):

CAT

HEAD

[SUBJ

⟨NP[str ]

i

⟩]

SUBCAT

⟨NP[str ]

j

⟩⊕ 3

stem

→

CAT

HEAD

VFORM passiv-part

SUBJ

⟨NP[str ]

j

⟩

SUBCAT 3

lexical-sign


Regelanwendung: Persönliches Pasiv

SUBJ SUBCAT

lieben:⟨

NP[str ]1

⟩ ⟨NP[str ]

2

⟩

schenken:⟨

NP[str ]1

⟩ ⟨NP[str ]

2, NP[ldat ]

3

⟩

SUBJ SUBCAT

geliebt:⟨

NP[str ]2

⟩〈〉

geschenkt:⟨

NP[str ]2

⟩ ⟨NP[ldat ]

3

⟩


Lexikonregeln für das unpersönliche Passiv nach Kiss (1992):

CAT

HEAD

[SUBJ

⟨NP[str ]

i

⟩]

SUBCAT

⟨NP[lex ]

j

⟩⊕ 2

stem

→

CAT

HEAD

VFORM passiv-part

SUBJ 〈〉

SUBCAT

⟨NP[lex ]

j

⟩⊕ 2

lexical-sign


Regelanwendung: Unpersönliches Passiv

SUBJ SUBCAT

helfen:⟨

NP[str ]1

⟩ ⟨NP[ldat ]

2

⟩

SUBJ SUBCAT

geholfen: 〈〉⟨

NP[ldat ]2

⟩

Ein Fall fehlt noch:

SUBJ SUBCAT

tanzen:⟨

NP[str ]1

⟩〈〉

SUBJ SUBCAT

getanzt: 〈〉〈〉


Unakkusativische Verben (I)

sogennate unakkusativische Verben erlauben kein Passiv:

(48) a. Der Zug kam an.

b. * Dort wurde angekommen.

c. Der Mann fiel ihr auf.

d. * Ihr wurde aufgefallen.


Unakkusativische Verben (II)

Partizip II mit Bezug auf das logische Subjekt:

(49) a. der angekommene Zug

b. der ihr aufgefallene Mann

normalerweise Objektbezug:

(50) a. die geliebte Frau

b. der geschlagene Hund

Subjektbezug normalerweise ausgeschlossen:

(51) a. * der getanzte Mann

b. * der (ihm) geholfene Mann

Perlmutters Annahme (1978): Subjekt unakkusativischer Verben istzugrundeliegendes Objekt


Passiv

• Auszeichnung des Elements mit Akkusativeigenschaften:

SUBJ ACC SUBCAT

a. ankommen (unakk):⟨

1 NP[str ]⟩ ⟨

1

⟩〈〉

b. tanzen (unerg):⟨

NP[str ]⟩〈〉〈〉

c. auffallen (unakk):⟨

1 NP[str ]⟩ ⟨

1

⟩ ⟨NP[ldat ]

⟩

d. lieben (unerg):⟨

NP[str ]⟩ ⟨

1

⟩ ⟨1 NP[str ]

⟩

e. helfen (unerg):⟨

NP[str ]⟩〈〉

⟨NP[ldat ]

⟩

• Wenn das Akkusativelement mit dem Akkusativobjekt übereinstimmt,wird es im Passiv zum Subjekt.

• Wenn es kein Akkusativelement gibt, gibt es im Passiv kein Subjekt.


Lexikonregel für persönliches und unpersönliches Passiv

CAT

HEAD

SUBJ

⟨NP[str ]

1 ref

⟩

ACC 2

SUBCAT 2 ⊕ 3

stem

→

CAT

HEAD

VFORM passive-part

SUBJ 2

ACC 2

SUBCAT 3

lexical-sign


Gliederung

• Ziele


• Formalismus


• Komplementation

• Semantik



• Kasus

• Passiv



Flexion und Derivation

• Flexion: Beugung, Formenlehre

– Deklination (Nomen): Mann, Mannes, Männer, Männern

– Kojugation (Verb): schlafe, schläfst, schläft, . . .

– Komparation (Adjektiv): schlau, schlauer, am schlausten

• Gesamtheit der Flexionsformen bildet ein Flexionsparadigma

• Derivation: Ableitung

– explizite Derivation:

* Anfügen eines Suffixes: dumm, Dummheit

* Lautveränderung: trinken, Trank

– implizite Derivation:

* Rückbildung:

* Konversion: deutsch, Deutsch


Sichtweisen auf Morphologie

• Item & Arrangement vs. Item & Process (Anderson, 1988)

• Item & Arrangement:

– Bestandteile der Wörter sind Morpheme

– Morpheme sind Form/Bedeutungspaare

* Stamm bzw. Wurzel: Hund

* Pluralmorphem: 0, -e, -en, -n, -s

* Stamm + Pluralmorphem = Hund + e

* dumm + heit + en

– Morpheme werden nach bestimmten Regeln kombiniert


Sichtweisen auf Morphologie

• Item & Arrangement vs. Item & Process (Anderson, 1988)

• Item & Arrangement:

– Bestandteile der Wörter sind Morpheme

– Morpheme sind Form/Bedeutungspaare

* Stamm bzw. Wurzel: Hund

* Pluralmorphem: 0, -e, -en, -n, -s

* Stamm + Pluralmorphem = Hund + e

* dumm + heit + en

– Morpheme werden nach bestimmten Regeln kombiniert

• Item & Process

– Stämme bzw. Wörter werden zu Stämmen in Beziehung gesetztHund→ Hundedumm→ Dummheit→ Dummheiten


Kopf-Affix-Strukturen vs. Lexikonregeln

• Kopf-Affix-Ansätze(Trost, 1991; Krieger und Nerbonne, 1993; Krieger, 1994b; van Eynde,1994; Lebeth, 1994)

• Description-Level Lexikonregeln(Orgun, 1996; Riehemann, 1998; Ackerman und Webelhuth, 1998;Koenig, 1999)

• In vielen Fällen sind die Ansätze ineinander überführbar (Müller,2000a).

• Manchmal als Vorteil betrachet, daß man bei Ansatz mit Lexikonregelnohne hunderte von leeren Affixen für Nullflexion und Konversionauskommt.

• Morpheme, die Stämme verkürzen, werden bei Verwendung von LRnicht gebraucht.


Lexikonregel für das persönliche Passiv in DLR-Notation mit Morphologie

PHON f ( 1 )

CAT

HEAD

VFORM passiv-part

SUBJ

⟨NP[nom]

2

⟩

SUBCAT 3

LEX-DTR

PHON 1

CAT

HEAD

SUBJ

⟨NP[nom]

⟩

SUBCAT

⟨NP[acc]

2

⟩⊕ 3

stem

acc-passive-lexical-rule

• f ist Funktion, die für den PHON-Wert der LEX-DTR die Partizipform liefert (red → geredet)

• alternativ Kopf-Affix-Strukturen (ähnlich zu binär verzweigenden syntaktischen Strukturen)


Allgemeine Information zu HPSG

• HPSG-Framework: http://hpsg.stanford.edu/

• Literatur: http://www.dfki.de/lt/HPSG/


http://hpsg.stanford.edu/

http://www.dfki.de/lt/HPSG/

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