SEMANTYKA A KONFRONTACJA J†ZYKOWA tom 4

SEMANTYKA A KONFRONTACJA J†ZYKOWA
tom 4
POLSKA AKADEMIA NAUK
INSTYTUT SLAWISTYKI
SEMANTYKA
A KONFRONTACJA J†ZYKOWA
tom
4
Pod redakcj¡
Violetty Koseskiej-Toszewej
i Romana Roszki
Warszawa 2008
Tom opiniowali do druku
ZBIGNIEW GRE‹ i MAŠGORZATA KORYTKOWSKA
Pozycja donansowana
przez ?????????????????
Skªad i ªamanie
Danuta Roszko
c Copyright by Slawistyczny O±rodek Wydawniczy
°
Printed in Poland
ISBN ?????????????????
Slawistyczny O±rodek Wydawniczy
Instytut Slawistyki PAN
Paªac Staszica, ul. Nowy ‘wiat 72, 00330 Warszawa
tel./fax [+48] 22 826 76 88
tel. [+48] 22 827 17 41
[email protected]
www.ispan.waw.pl
SPIS TRE‘CI
Wst¦p V. Koseska-Toszewa, R. Roszko . . . . . . . . . . . . . . . .
7
Maªgorzata Korytkowska (Uniwersytet Šódzki, Šód¹), Violetta Koseska-Toszewa (Instytut Slawistyki PAN, Warszawa), Polsko-buªgarska
gramatyka konfrontatywna . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ??
Viara Maldjieva (Instytut Slawistyki PAN, Warszawa), Kategorie sªowotwórcze a kategorie nazw w badaniu konfrontatywnym . . . . ??
Lili Krumova-Cvetkova (Institut za blgarski ezik, BAN, Sofi),
Diana Blagoeva (Institut za blgarski ezik, BAN, Sofi), Za
kavantitativnostta, izrazvana ot vida i vremeto na
glagola v blgarski ezik (v spostavka s polski) . . . . .
??
Roman Roszko (Instytut Slawistyki PAN, Warszawa), Egzystencjalna fraza
nominalna w badaniu konfrontatywnym . . . . . . . . . . . . . ??
Natalia Kotsyba (Instytut Slawistyki PAN, Warszawa), Ingresywno±¢ i inchoatywno±¢ jako pocz¡tkowe rodzaje czynno±ci a kwantykacja predykatów w zdaniu (na przykªadzie j¦zyka ukrai«skiego)
??
Joanna Satoªa-Sta±kowiak (Instytut Slawistyki PAN, Warszawa), Zdania
z zawieszon¡ asercj¡ na podstawie polskich i buªgarskich zda«
praeterytalnych . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ??
Volodimir A.Xirokov (Ukra=ns~kii movno-nformacni fond Naconal~no= akademim= nauk Ukra=ni), Kvantova lingvistika . . .
??
El»bieta Hajnicz (Instytut Podstaw Informatyki PAN, Warszawa), Od tekstu
do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika semantycznego czasowników polskich . . . . . . . . . . . ??
Daniela Sorea (University of Bucharest, Bucharest), Blends of Seasons and
Mind Styles in Plath's <Spinster> . . . . . . . . . . . . . . . ??
Daniela Sorea (University of Bucharest, Bucharest), Hyperbole and Irony as
Sitcom Props . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ??
WST†P
Tom 4. studiów Semantyka a konfrontacja j¦zykowa porusza ró»norodne zjawiska semantyczne gªównie opisywane na podstawie konfrontowanych
j¦zyków.
Tom 4. zawiera równie» artykuªy z modnymi obecnie zagadnieniami z lingwistyki kwantowej, lingwistyki korpusowej oraz kognitywnej. Ró»norodno±¢
zagadnie« poruszanych przez autorów powinna zainteresowa¢ szeroki kr¡g
lingwistów, zwªaszcza zajmuj¡cych si¦ teori¡ i metodologi¡ j¦zyka.
Violetta Koseska-Toszewa
Roman Roszko
Semantyka a konfrontacja j¦zykowa, 4
SOW, Warszawa 2008
EL›BIETA HAJNICZ
Instytut Podstaw Informatyki PAN
Warszawa
OD TEKSTU DO ZNACZENIA:
PRZYCZYNKI DO AUTOMATYCZNEGO TWORZENIA
SŠOWNIKA SEMANTYCZNEGO CZASOWNIKÓW
POLSKICH
1. Wprowadzenie
Jest truizmem stwierdzenie, »e w procesie ksztaªtowania si¦ j¦zyka zestaw
poj¦¢ zawsze wyprzedza opisuj¡ce je formy j¦zykowe. Proces ten trwa do
dzisiaj, czego sztandarowym przykªadem jest powstawanie rozmaitych slangów grupowych (zawodowych i ±rodowiskowych), i ich przenikanie do j¦zyka
ogólnego.
Patrz¡c jednak na przyswajanie j¦zyka z punktu widzenia jednostki, proces poznawania ±wiata przebiega równolegle wraz z uczeniem si¦ jego opisu.
(Patrz, kochanie, kaczka. Kaczka pªynie do nas. Daj kaczce chlebka.), np.
[Gleitman, 1990]. Nie znaczy to co prawda, »e mózg przechowuje wiedz¦
o ±wiecie i wiedz¦ o j¦zyku w tym samym miejscu i w ten sam sposób, ale
niew¡tpliwie informacje te s¡ ±ci±le ze sob¡ powi¡zane.
Istnienie j¦zyka daje nam jednak inn¡ wspaniaª¡ mo»liwo±¢: tak przekaz ustny jak pisany pozwala nam dowiadywa¢ si¦ wielu rzeczy, z którymi
nie zetkn¦li±my si¦ i by¢ mo»e nigdy nie zetkniemy w naszym osobistym
do±wiadczeniu. Potramy wi¦c wyrobi¢ sobie jaki± pogl¡d na rzeczywisto±¢
wyª¡cznie w oparciu o opis j¦zykowy, oczywi±cie jedynie dzi¦ki odwoªaniom
do naszego do±wiadczenia i wiedzy o ±wiecie. Im bardziej odlegªe s¡ te rzeczywisto±ci, tym powstaªe wyobra»enie bywa bardziej myl¡ce; st¡d wielkie
powodzenie rycin, ilustracji, a wspóªcze±nie fotograi.
Z oczywistych wzgl¦dów technicznych proces akwizycji wiedzy przez komputery nie mo»e przebiega¢ w sposób analogiczny do ludzkiego. Istniej¡ co
10
El»bieta Hajnicz
prawda skomplikowane systemy rozpoznawania obrazu (identykacji obiektów); istniej¡ roboty wyposa»one w dwie kamery w celu uzyskania obrazu
stereogracznego, wyposa»one w czujniki dotykowe. Jednak integracja tych
technologii z rozwi¡zaniami z zakresu Przetwarzania j¦zyka naturalnego (ang.
Natural Language Processing ; NLP ) jest obecnie czyst¡ fantazj¡.
Niezale»nie od tego jednak, czy mamy do czynienia z komunikacj¡ ustn¡
czy za po±rednictwem tekstu pisanego, w odbiorze komunikatu najwa»niejszy jest proces interpretacji przekazu j¦zykowego. Niejednokrotnie przyjmuje
si¦, »e proces ten przebiega od formy (pisanej b¡d¹ ustnej)1 , poprzez interpretacj¦ jej struktury (morfoskªadniowej i skªadniowej) do reprezentacji
poj¦ciowej.
Efektywne przetwarzanie informacji j¦zykowej (tekstowej) przez komputery wymaga przeprowadzenia analogicznego procesu, a uzyskanie adekwatnej reprezentacji poj¦ciowej (semantycznej) jest immanentnym skªadnikiem
tego procesu, bez którego termin Przetwarzanie j¦zyka naturalnego mo»na
nieomal»e uzna¢ za nadu»ycie.
NLP jest dziedzin¡ rozwijaj¡c¡ si¦ ju» od lat. Obecnie istniej¡ rozbudowane techniki i zasoby i sªu»¡ce do analizy morfoskªadniowej [Hajnicz i Kup±¢,
2001; Woli«ski, 2006] i skªadniowej, tak»e dla j¦zyka polskiego [Obr¦bski,
2002; Woli«ski, 2004]. Z drugiej strony istniej¡ te» zªo»one formalizmy, gªównie logiczne, przeznaczone do reprezentacji semantyki tekstów. W±ród nich
nale»y wyró»ni¢ podej±cia uwzgl¦dniaj¡ce tematyk¦ czasu i aspektu, takie
jak Event Semantics [Davidson, 1967; Landman, 2000; Persons, 1990], DRT
[Kamp i Reyle, 1993]. Jednak mo»liwo±¢ ich praktycznego wykorzystania
wci¡» jest ograniczona ze wzgl¦du na luk¦ spowodowan¡ przez brak zasobów
komputerowych z zakresu semantyki leksykalnej, opisuj¡cych poszczególne
sªowa i zale»no±ci mi¦dzy nimi.
Oczywi±cie tematyka ta tak»e caªy czas jest rozwijana. Na ±wiecie powstaje wiele zasobów takich jak WordNet (Fellbaum, 1998; Miller i in., 1990;
Vossen, 1998). Od jakiego± czasu podejmowane s¡ te» próby tworzenia zasobów zawieraj¡cych bardziej zªo»on¡ informacj¦ reprezentuj¡c¡ zale»no±ci
semantyczne pomi¦dzy poj¦ciami i reprezentuj¡cymi je jednostkami leksykalnymi (poszczególnymi frazami wyst¦puj¡cymi w zdaniu) dla mo»liwie
szerokiego podzbioru j¦zyka, wspólnego dla ró»nych sfer »ycia. Chodzi tu
o struktur¦ predykatywno-argumentow¡ wyrazów, przede wszystkim czasowników, wzbogacon¡ o informacj¦ semantyczn¡, co jest tematem niniejszego
opracowania. W wi¦kszo±ci przypadków zasoby te s¡ tworzone r¦cznie, przy
zaanga»owaniu du»ej ilo±ci siª ludzkich, czasu i ±rodków. Najbardziej znane
1
Ignorujemy tu poziom odkodowania sygnaªu d¹wi¦kowego czy pisma.
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
11
z nich to FrameNet [Baker i in., 1998; 2003; Fillmore i in., 2001; 2002; 2003],
VerbNet [Dang i in., 1998; 2000; Kipper i in., 2000; 2004] i PropBank [Kingsbury i Palmer, 2002; Kingsbury i in., 2002]. R¦czne tworzenie takich zasobów
umo»liwia nie tylko du»¡ precyzj¦, ale i stwarza szans¦ uwzgl¦dnienia dodatkowych informacji, np. wiedzy o ±wiecie, nie mniej jednak stanowi barier¦
ilo±ciow¡. Dlatego coraz cz¦±ciej próbuje si¦ realizowa¢ zadania z zakresu semantyki leksykalnej póªautomatycznie i automatycznie [Lapata i Brew, 2004;
McCarthy, 2000; Merlo i Stevenson, 2001; Schulte im Walde, 2003], nie tylko ze wzgl¦du na ograniczenie anga»owanych siª i ±rodków, ale i wi¦ksz¡
elastyczno±¢: metody automatyczne mo»na zastosowa¢ do ró»nych rodzajów
tekstów, uzyskuj¡c wyniki adekwatne dla pojedynczych zastosowa«; zmniejsza to tak»e wra»liwo±¢ na upªyw czasu (ªatwiej jest modykuj¡c posiadane
ju» zasoby). Prace takie s¡ prowadzone tak»e dla j¦zyka polskiego. Podej±cie,
którego ide¦ zamierzamy zaprezentowa¢ w niniejszym opracowaniu, wpisuje
si¦ w ten nurt.
Na czym to jednak, najogólniej rzecz ujmuj¡c, ma polega¢? Otó» determinuj¡c znaczenie wyrazu (w szczególno±ci w wypadku wyst¡pienia wieloznaczno±ci b¡d¹ homonimii) nale»y uwzgl¦dni¢ dwa czynniki: struktur¦
wypowiedzenia, w którym wyraz ten si¦ znajduje, oraz znaczenie innych wyrazów w kontek±cie. Rzecz jasna sama struktura skªadniowa jest niewystarczaj¡ca: sformuªowanie poprawnie skonstruowanego acz pozbawionego tre±ci
zdania nie jest trudne (por. Kot rozpuszcza si¦ w bªyskawicy o skorupie ponad
uprzejmo±¢ z Cukier rozpuszcza si¦ w wodzie o temperaturze ponad 10◦ C ).
Z drugiej strony nieustrukturalizowany ci¡g caªkiem poprawnie zgrupowanych wyrazów te» jest trudny, a cz¦sto wr¦cz niemo»liwy do interpretacji,
to struktura bowiem wskazuje nam ª¡cz¡ce wyrazy zale»no±ci (por. Skrzydªa
w lot macha¢ ptak z Ptak macha w locie skrzydªami ).
W wypadku przetwarzania komputerowego nakªada si¦ na to element
masy. Mo»emy bowiem sprawdzi¢, jak cz¦sto pojawia si¦ dany schemat (np.
skªadniowy), jakie wyrazy i jak cz¦sto w nim wyst¦puj¡. Komputery nie s¡
bowiem równie elastyczne jak ludzkie mózgi, jednak bez trudu precyzyjnie
przetworz¡, przelicz¡ i zapami¦taj¡ du»e zbiory danych. Zreszt¡ czªowiek
tak»e potra si¦ uczy¢ w ten sposób. Czytaj¡c tekst w obcym j¦zyku, potramy poj¡¢ nieznane nam sªowo, je±li tylko wystarczaj¡co cz¦sto pojawi
si¦ w wystarczaj¡co zró»nicowanym kontek±cie [Gillette i in., 1999; Wittek,
2002].
Celem tego opracowania nie jest jednak omówienie metod statystycznego uczenia si¦ semantyki leksykalnej. Raczej chcemy pokaza¢ zjawiska, jakie
mo»na w ten sposób wykrywa¢. Skupimy si¦ przy tym na najbardziej zªo»onym i chyba najciekawszym z nich, zjawisku alternacji.
12
El»bieta Hajnicz
2. ™ródªa danych do tworzenia sªownika semantycznego
Jak ju» wspominali±my, naszym celem jest automatyczne tworzenie sªownika
semantycznej subkategoryzacji czasowników polskich. Podstawowym zaªo»eniem, na jakim opieramy swoje plany, jest przekonanie, »e wiedz¦ semantyczn¡ ukryt¡ wewn¡trz struktury syntaktycznej tekstu da si¦ wydoby¢ poprzez
wykrycie regularnych (tzn. dostatecznie cz¦stych) zale»no±ci pomi¦dzy tworz¡cymi j¡ wyrazami. Aby móc to uczyni¢, musimy wpierw mie¢ dost¦p do
takiej wiedzy o tek±cie.
2.1. Korpus IPI PAN
Podstawowym zasobem maj¡cym umo»liwi¢ nam realizacj¦ tego zadania jest
tworzony w Zespole In»ynierii Lingwistycznej IPI PAN Korpus IPI PAN (dalej Kipi) najwi¦kszy dost¦pny publicznie zbiór tekstów w j¦zyku polskim,
ujednolicony pod wzgl¦dem kodu (utf-8) i formatu (pliki XML, a dokªadniej
XCES, czyli xml-owej wersji Corpus Encoding Standard opracowanego w ramach TEI Text Encoding Initiative ). Co wa»ne, powstaªy w ramach grantu
KBN 7 T11C043 20 [Przepiórkowski, 2004; Przepiórkowski i in., 2003] Kipi
jest anotowany morfosyntaktycznie (za pomoc¡ analizatora morfologicznego
Morfeusz, [Woli«ski, 2006]). Dane leksykograczne dla Morfeusza byªy wprowadzane r¦cznie, lecz ju» proces dezambiguacji (ujednoznaczniania) anotacji
byª dokonywany automatycznie, za pomoc¡ tagera wytrenowanego na tzw.
próbce ucz¡cej [D¦bowski, 2004; Piasecki, 2006; 2007]. Obecnie korpus ten
stanowi podstaw¦ do tworzenia dwóch kolejnych zasobów: sªownika walencyjnego2 j¦zyka polskiego (opracowywanego w ramach grantu 3 T11C 00328
kierowanego przez dra A. Przepiórkowskiego: [D¦bowski i Woli«ski, 2007;
Fast i Przepiórkowski, 2005; Przepiórkowski i Fast, 2005; Przepiórkowski,
2006a; 2007a]) oraz polskiej wersji wordnetu (patrz poni»ej), które to zasoby
powstaj¡ na bazie informacji wyst¦puj¡cych w korpusie. Prowadzone s¡ te»
prace nad oznaczeniem granic fraz w zdaniach skªadaj¡cych si¦ na teksty
korpusu [Przepiórkowski, 2006b; 2007b, Przepiórkowski i Buczy«ski, 2007].
2.2. Sªowosie¢, czyli polski wordnet
Sªowosie¢ dla j¦zyka polskiego (ang. plWordNet ) jest to sie¢ relacji semantycznych (np. synonimii, hiperonimii i meronimii) dla wybranych najcz¦stszych jednostek leksykalnych (jedno- lub wielowyrazowych). Sie¢ ta stanowi¢ ma tezaurus elektroniczny o strukturze zbli»onej do tezaurusa WordNet
dla j¦zyka angielskiego oraz tezaurusów EuroWordNet skonstruowanych dla
innych j¦zyków [Derwojedowa i in., 2007, 2008]. Jest ona tworzona w ra2
Sªownik walencyjny jest to sªownik zawieraj¡cy informacje o wymaganiach skªadniowych czasowników, czyli opisuj¡cy jakie frazy mog¡ by¢ ich argumentami na poszczególnych pozycjach skªadniowych.
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
13
mach grantu 3 T11C 01829 pt. Automatyczne metody konstrukcji sieci semantycznej leksemów polskich na potrzeby przetwarzania j¦zyka naturalnego
kierowanego przez dra M. Piaseckiego z Instytutu Informatyki Stosowanej
Politechniki Wrocªawskiej. W ramach prac nad Sªowosieci¡ dr Magdalena
Zawisªawska stworzyªa wst¦pn¡ klasykacj¦ na grupy znaczeniowe (oparte
na klasykacji oryginalnej), zwane dalej kategoriami semantycznymi.
Gwoli ciekawo±ci warto zaznaczy¢, »e cz¦±¢ skªadaj¡cych si¦ na Sªowosie¢ zale»no±ci tak»e ma by¢ wydobywana automatycznie (na bazie tekstów
zgromadzonych w Kipi).
W pracach nad automatycznym tworzeniem sªownika subkategoryzacji
semantycznej czasowników zamierzamy wykorzysta¢ informacje zgromadzone w Sªowosieci w sposób jak najbardziej precyzyjny, lecz pocz¡tkowo zamierzamy ograniczy¢ si¦ do wspomnianych kategorii semantycznych.
2.3. Sªownik syntaktyczno-semantyczny
Jak wspomnieli±my powy»ej, sªownik walencyjny dopiero powstaje. W szczególno±ci, nie jest znany format, w jakim sªownik ten ma by¢ przechowywany. Jednak na u»ytek niniejszych rozwa»a« wystarczy wiedzie¢, »e ka»demu
czasownikowi przypisany b¦dzie zbiór schematów (wzorców) walencyjnych,
stanowi¡cych list¦ wymaga« skªadniowych danego czasownika, tzn. informacji o typie frazy (rzeczownikowa, przyimkowa, bezokolicznikowa itp.) i narzucanych na ni¡ ograniczeniach (np. przypadek dla fraz rzeczownikowych
i przyimkowych).
Taka struktura rozbudowana zostaje nast¦pnie o informacj¦ semantyczn¡
dotycz¡c¡ poszczególnych argumentów, czyli pochodz¡ce ze Sªowosieci kategorie semantyczne wyrazów (rzeczowników, czasowników, przysªówków) b¦d¡cych realizacjami tych argumentów w tek±cie. Oznacza to, »e schematy walencyjne zostan¡ rozbite na drobniejsze. Na przykªad zdania Piotr przejechaª
maªego psa samochodem oraz Piotr przejechaª caªy kraj samochodem maj¡
identyczn¡ struktur¦ syntaktyczn¡, lecz ró»ne znaczenie. Jeste±my w stanie
to wykry¢, gdy» pies ma kategori¦ semantyczn¡ zwierz¦, za± kraj ma kategori¦ miejsce.
W rezultacie otrzymujemy posta¢ po±redni¡ sªownika, która w przybli»eniu wygl¡da nast¦puj¡co:
• ka»demu czasownikowi przypisany jest zestaw schematów skªadniowo-semantycznych;
• ka»demu schematowi przypisana jest (ponumerowana) lista argumentów;
• ka»dy argument posiada sw¡ charakterystyk¦ syntaktyczn¡ (identyczn¡ jak w schemacie czysto skªadniowym) wraz z informacj¡, czy jest
14
El»bieta Hajnicz
to argument wymagany czy opcjonalny. Przypisany mu te» jest zbiór
(pochodz¡cych ze Sªowosieci) kategorii semantycznych.
Przypisanie argumentowi caªego zbioru kategorii semantycznych w miejsce pojedynczego elementu wynika z faktu, »e zmiana kategorii semantycznej
argumentu nie musi koniecznie oznacza¢ zmiany znaczenia czasownika. Na
przykªad znaczenie czasownika kupi¢ nie zale»y od faktu, czy kupujemy krzesªo, psa czy ziemi¦.
W ostatecznej postaci sªownika cz¦±¢ syntaktyczna i semantyczna b¦d¡
rozdzielone. W cz¦±ci semantycznej wymienione b¦d¡ wszystkie potencjalne argumenty czasownika wraz z kategoriami semantycznymi. Syntaktyczny
sªownik walencyjny rozbudowany b¦dzie o odno±niki do realizowanych przez
dany schemat skªadniowy wzorców semantycznych z wyszczególnieniem powi¡za« mi¦dzy argumentami.
3. Alternacje
Funkcjonuje do±¢ powszechnie przyjmowany pogl¡d, »e istnieje zale»no±¢ pomi¦dzy leksykalnie semantyczn¡ reprezentacj¡ czasownika a syntaktyczn¡
realizacj¡ jego argumentów, wyra»ony w postaci Hipotezy ogólnego wyrównania (ang. Universal Alignment Hypothesis ) [Perlmutter, 1978; Perlmutter
i Postal, 1984]. Hipoteza ta pozwala na przyj¦cie bardziej rygorystycznego
zaªo»enia, »e czasowniki charakteryzuj¡ce si¦ analogicznymi wymaganiami
skªadniowymi tworz¡ spójne semantycznie klasy [Levin, 1993; Levin i Rappaport Hovav, 2005].
Aby móc mówi¢ o analogicznych wymaganiach skªadniowych czasowników nie wystarczy jednak rozwa»a¢ ka»d¡ ich walencj¦ osobno. Okre±leniu,
jakie wzorce syntaktyczne s¡ realizacjami jakich schematów znaczeniowych
sªu»y wykrywanie zjawiska zwanego alternacj¡ b¡d¹ nieco w¦ziej diatez¡.
W literaturze angloj¦zycznej deniuje si¦ alternacj¦ jako regularn¡ wariantywno±¢ w syntaktycznym uzewn¦trznieniu argumentów czasownikowych
[McCarthy i Korhonen, 1998]. Dwa zdania tworz¡ alternacj¦, je±li:
• ich znaczenie jest zbli»one (najlepiej identyczne): taka sama liczba argumentów;
• znaczenie jednego jest uszczegóªowieniem znaczenia drugiego: ró»na
liczba argumentów.
W literaturze polskoj¦zycznej [Szupryczy«ska, 1973] mówi si¦ o zjawisku:
• alternacji, gdy zmianie ulega jedynie posta¢ syntaktyczna poszczególnych argumentów;
• transformacji, gdy zmianie ulega struktura zdania.
Poni»ej wykorzystamy wygodne rozró»nienie na alternacje i transformacje stosowane w literaturze polskiej. Poniewa» jednak nie istnieje wyczerpu-
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
15
j¡ca semantyczna klasykacja omawianego zjawiska w j¦zyku polskim, b¦dziemy posªugiwa¢ si¦ terminologi¡ angielsk¡.
W poni»szym omówieniu zamierzamy powi¡za¢ zjawisko alternacji i transformacji struktury syntaktycznej wypowiedze« (argumentów czasowników)
z ich semantyczn¡ charakterystyk¡. Jak zobaczymy, nie jest to powi¡zanie
jednoznaczne.
Nale»y tak»e pami¦ta¢, »e naszym dalekosi¦»nym celem jest automatyczne wykrywanie omawianego zjawiska. Dlatego w przykªadach prezentowanych w dalszej cz¦±ci tekstu b¦dziemy prezentowa¢ wyª¡cznie takie czasowniki, których frekwencja w korpusie daje szans¦ wykrycia poszukiwanych
zale»no±ci metodami statystycznymi (cho¢ bynajmniej nie gwarantuje tego
ze wzgl¦du na nierównomiern¡ dystrybucj¦ alternuj¡cych wariantów).
3.1. Alternacje pojedynczego argumentu
W wi¦kszo±ci wypadków zjawisko alternacji zachodzi dla pojedynczego argumentu czasownika.
• alternacja biernikdopeªniacz
broni¢:
dodawa¢:
kupi¢:
dziecko/dziecka, kobiet¦/kobiety (ale: *racj¦/racji)
olej/oleju, pomidory/pomidorów
chleb/chleba, ogórki/ogórków, cukier/cukru
(ale: samochód/*samochodu, pralk¦/*pralki)
• alternacja bierniknarz¦dnik
rzuca¢:
kamie«/kamieniem, piªk¦/piªk¡
• alternacja biernikfraza przyimkowa
dochodzi¢:
przechodzi¢:
granicy / do granicy, celu / do celu, prawdy / do prawdy
(ale: *przystanku / do przystanku)
ulic¦ / przez ulic¦
• alternacja dopeªniaczfraza przyimkowa:
ba¢ si¦ burzy / z powodu burzy, nauczyciela / przez nauczyciela
• alternacja pomi¦dzy wyra»eniami przyimkowymi:
zapa±¢ si¦ w ±nieg / w ±niegu
Jak wida¢, w wypadku niektórych czasowników alternacja zachodzi jedynie dla wybranych argumentów. Zazwyczaj warunkowane to jest ich charakterystyk¡ semantyczn¡. Warunkiem mo»e by¢ partytywno±¢ argumentu
(chleb dla czasownika kupi¢ ). Innym warunkiem jest »ywotno±¢ argumentu
(kobieta dla czasownika broni¢ ). Mo»e to te» by¢ jego abstrakcyjno±¢ (cel dla
dochodzi¢ ).
Warto zauwa»y¢, »e dla cz¦±ci czasowników zachodzenie alternacji zale»y
od ich aspektu: ukroi¢ tort /tortu ale kroi¢ tort /*tortu, lizn¡¢ krem /kremu
ale liza¢ krem /*kremu. Niestety, nie s¡ to czasowniki dostatecznie cz¦ste
16
El»bieta Hajnicz
w korpusie, by mogªy zosta¢ wybrane do automatycznej analizy, nie mniej
jednak warto o tym fakcie pami¦ta¢ na przyszªo±¢.
Powy»sze alternacje, cho¢ do pewnego stopnia ró»nicowaªy kategorie argumentów, nie posiadaªy gª¦bszego znaczenia semantycznego. Jednak poni»sze dwie alternacje, datywna i benefaktywna, s¡ bardzo cz¦sto wspominane
w literaturze przedmiotu [Levin i Rappaport Hovav, 2005], tak»e w zakresie analizy automatycznej [Joanis i Stevenson, 2003, Lapata i Brew, 2004].
Zauwa»my przy okazji, »e w tym wypadku alternacja dotyczy drugiego wymagania czasownika (pierwsze, biernikowe, nie ulega zmianie).
• alternacja celownikfraza przyimkowa:
do + D (alternacja datywna)
Jan posªaª /odniósª ksi¡»k¦ Piotrowi / do Piotra
Jan zgªaszaª uwagi dyrektorowi / do dyrektora
Jan zgªaszaª uwagi zarz¡dowi / do zarz¡du
Problem
Fabryka wysªaªa szaf¦ klientowi / do klienta
Fabryka wysªaªa szaf¦ rmie / do rmy Piotra
Fabryka wysªaªa szaf¦ do magazynu / *magazynowi
Problem
Jan daª ksi¡»k¦ Piotrowi / *do Piotra
Jan daª ksi¡»k¦ do introligatora / (−)introligatorowi
Jan daª ksi¡»k¦ do introligatora / introligatorowi do oprawy
dla + D
(alternacja benefaktywna)
Piotr zostawiª /przekazaª wiadomo±¢ Annie / dla Anny
Maria kupiªa zabawki dziecku / dla dziecka
Piotr zrobiª dziecku zabawk¦ / zabawk¦ dla dziecka
Autor przygotowaª scenariusz re»yserowi / dla re»ysera
Problem
Jan posªaª ksi¡»k¦ dla Piotra (przez jego siostr¦)
Jan posªaª /daª ksi¡»k¦ Piotrowi dla Marii
Na pocz¡tek nale»y zauwa»y¢, »e jeden ze schematów walencyjnych uczestnicz¡cych w obu tych zjawiskach wymaga na pozycji dopeªnienia frazy rzeczownikowej w celowniku. Jednak wymaganiem alternatywnym jest raz fraza
przyimkowa do, a za drugim razem dla. Ró»nica ta ma powa»ne konsekwencje semantyczne: w pierwszym wypadku argument peªni rol¦ semantyczn¡ odbiorcy, a w drugiej benecjenta.
Tym wa»niejsza jest obserwacja, »e wykrycie, która z tych dwóch alternacji zachodzi dla danego czasownika wcale nie jest proste. Stwierdzenie, »e
odbiorc¡ akcji datywnych mo»e by¢ wyª¡cznie czªowiek, zwierz¦ lub grupa
ludzi (w tym instytucja) jest do±¢ oczywiste3 .
3
W wypadku czasowników benefaktywnych w ogóle nie da si¦ u»y¢ innego typu rze-
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
17
Pierwszy problem stanowi czasownik da¢ zdaj¡cy si¦ sztandarowym czasownikiem datywnym, a jego dopeªnieniem jest odbiorca. Jednak (w przeciwie«stwie do angielskiego give ) podleganie tego czasownika alternacji datywnej jest w¡tpliwe. Przede wszystkim, typowy o»ywiony odbiorca akcji
mo»e by¢ wyra»ony wyª¡cznie w (bardziej zapewne naturalnym) schemacie
celownikowym. W tym znaczeniu da¢ jest bliskoznaczne z oarowa¢ : sugeruje, »e odbiorca jest odbiorc¡ docelowym, ostatecznym. Podmiana tych
czasowników w zdaniach dotycz¡cych introligatora uwidacznia ró»nic¦ znacze«4 : Jan oarowaª ksi¡»k¦ introligatorowi *do oprawy. Mo»na co± oarowa¢ introligatorowi jak ka»demu, jednak nie mo»na oarowa¢ tego w jakim±
celu. Czasownik da¢ ma wi¦c dwa znaczenia: jedno w schemacie celownikowym, drugie w schemacie przyimkowym. Zachodz¡ca tu alternacja jest wi¦c
jedynie pozorna. Jednak automatyczne wykrycie tego faktu wymaga subtelnego podej±cia. Podej±cie oparte na opisanych w rozdziale 2.2 kategoriach
semantycznych wykryje jedynie dysproporcj¦ w wyst¦powaniu czasownika
da¢ w obu schematach. Nie jest to jednak dostateczny sygnaª do odrzucenia
takiej informacji, gdy» rozkªad realizacji podlegaj¡cym alternacji schematów
skªadniowych czasownika w korpusie wcale nie musi by¢ równomierny [Merlo
i Stevenson, 2001]. Zale»y on od typu alternacji, wi¦c istotne mo»e by¢ porównanie zachowania caªego zbioru czasowników potencjalnie podlegajacych
alternacji danego typu.
Najwa»niejszym jednak problemem jest fakt, »e czasowniki podlegaj¡ce alternacji datywnej mog¡ wyst¦powa¢ równie» z fraz¡ przyimkow¡ dla.
Co wi¦cej, na tej pozycji mog¡ znajdowa¢ si¦ analogiczne argumenty jak
w wypadku fraz celownikowej i do (ª¡cznie z instytucjami). Tak»e w tym
wypadku wyst¦powanie alternacji jest iluzoryczne: fraza dla zawsze wyznacza benecjenta. Jedyn¡ sugesti¡ (poza oczywist¡, bardzo siln¡ dysproporcj¡
wyst¡pie«) jest istnienie dla tych czasowników schematu, który zawiera dwa
wymagania: fraza rzeczownikowa w celowniku (lub przyimkowa do) oraz
przyimkowa dla. Poza tym mo»na arbitralnie narzuci¢ wy»szy priorytet alternacji datywnej ni» benefaktywnej.
Specycznym i do±¢ rzadkim przykªadem alternacji celownikfraza
przyimkowa jest:
• mi¦dzy + D
Mikoªaj rozdaª prezenty dzieciom / mi¦dzy dzieci
W tym wypadku odbiorca (benecjent?) musi stanowi¢ zbiorowo±¢.
czowników; por. Piotr zostawiª /przekazaª krzesªo *magazynowi / *dla magazynu.
4
Oarowa¢ w ogóle nie posiada schematu z do.
18
El»bieta Hajnicz
3.2. Alternacje dwóch argumentów
Istniej¡ jednak sytuacje, w których mamy do czynienia z równoczesn¡ alternacj¡ dwóch argumentów czasownika. Co wa»niejsze, nie s¡ to zjawiska
niezale»ne, lecz warunkuj¡ce si¦ nawzajem. Podstawowym przykªadem takiego zjawiska jest alternacja lokatywna:
• alternacja hbiernik, narz¦dniki hfraza przyimkowa, bierniki
Piotr (za )ªadowaª wóz /worek ziemniakami
Piotr (za )ªadowaª ziemniaki na wóz / do worka
• alternacja hbiernik, fraza przyimkowai hfraza przyimkowa,
bierniki
Piotr posprz¡taª baªagan w pokoju
Piotr posprz¡taª pokój z baªaganu
Maria wytarªa (kurz) (z póªki / na póªce)
Maria wytarªa póªk¦ (z kurzu)
• transformacja hpodmiot, dopeªnienie (narz¦dnik)i hfraza
przyimkowa, podmioti
Ogród /Pole pachnie kwiatami (od kwiatów )
Kwiaty pachn¡ w ogrodzie / na polu
(W ogrodzie / Na polu pachnie kwiatami / od kwiatów )
Warto zwróci¢ uwag¦, »e w ostatnim wypadku mamy do czynienia z transformacj¡ struktury zdania, gdy» za takow¡ nale»y uzna¢ przesuni¦cie dopeªnienia na pozycj¦ podmiotu (i vice versa ).
Ponadto dla czasownika zaªadowa¢ i innych podobnych konstrukcji narz¦dnikowych mamy do czynienia jedynie z przybli»on¡ parafraz¡, gdy» oznacza on zapeªnienie wozu /worka, gdy tymczasem posta¢ zdania z fraz¡ przyimkow¡ takiego wymagania nie stawia. Peªna parafraza pojawia si¦ jedynie
dla czasownika niedokonanego (ªadowa¢ ).
Zauwa»my, »e we wszystkich powy»szych przykªadach przyimek determinuj¡cy miejsce (na wóz / do worka, na polu / w ogrodzie ) zale»y od rzeczownika, nie od czasownika. Ponadto musi to by¢ przyimek okre±laj¡cy to
miejsce, a nie poªo»enie wzgl¦dem niego: u»ycie fraz pod wóz, koªo worka, za
ogrodem, przy polu, obok pokoju w powy»szych zdaniach nie prowadziªoby do
powstania parafrazy wzgl¦dem zda« zawieraj¡cych odpowiednie rzeczowniki
na pozycji podmiotu, a wi¦c nie mieliby±my do czynienia z alternacj¡.
Niestety, »aden z czasowników podlegaj¡cych alternacji lokatywnej nie
jest dostatecznie cz¦sty w Kipi, by móc bra¢ pod uwag¦ jej automatyczne
wykrywanie przy wykorzystaniu obecnie dost¦pnych zasobów.
3.3. Transformacja zwrotna
Chocia» powy»ej uznali±my alternacj¦ lokatywn¡ za przypadek transforma-
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
19
cji, klasyczne poj¦cie transformacji ma zwi¡zek ze zmian¡ strony czasownika. Typowym przykªadem transformacji jest wi¦c transformacja bierna.
Poniewa» jednak jest to przeksztaªcenie o charakterze standardowym, zachodz¡ce dla w s z y s t k i c h czasowników przechodnich, nie zamierzamy si¦
nim w niniejszym omówieniu zajmowa¢. Skupimy si¦ na znacznie ciekawszym
zjawisku transformacji zwrotnej, zwi¡zanej z przej±ciem czasownika ze strony czynnej do strony zwrotnej. Z transformacj¡ zwrotn¡ mamy do czynienia
w nast¦puj¡cych przypadkach:
1. Nie zachodz¡ zmiany skªadniowe:
a. si¦ zwrotne
broni¢ »ony (przed atakiem)
zapisa¢ dziecko do szkoªy
−
−
broni¢ si¦ (przed atakiem)
zapisa¢ si¦ do szkoªy
Konstrukcje takie charakteryzuje mo»liwo±¢ zamiany partykuªy si¦ na
zaimek zwrotny siebie.
b. si¦ dostawione5
pyta¢ o drog¦
−
pyta¢ si¦ o drog¦
2. Czasownik zwrotny zmienia struktur¦ poª¡czenia (wymaganie skªadniowe dopeªnienia):
a. zmienia przypadek rzeczownika:
• transformacja biernik → dopeªniacz
dzieli¢ wra»enia
podj¡¢ prac¦
trzyma¢ por¦cz
−
−
−
wykaza¢ odwag¦
wymieni¢ adresy
−
−
dzieli¢ si¦ wra»eniami
podj¡¢ si¦ pracy
trzyma¢ si¦ por¦czy
• transformacja biernik → narz¦dnik
wykaza¢ si¦ odwag¡
wymieni¢ si¦ adresami
b. biernik przechodzi w wyra»enie przyimkowe:
• transformacja B → do+D (na+B)
przygotowywa¢ wyst¡pienie
organizowa¢ akcj¦
−
−
• transformacja B → w+Msc
kocha¢ dziewczyn¦
¢wiczy¢ biegi
poprawia¢ wyniki
5
−
−
−
przygotowywa¢ si¦ do wyst¡pienia
organizowa¢ si¦ do akcji (na akcj¦)
kocha¢ si¦ w dziewczynie
¢wiczy¢ si¦ w biegach
poprawia¢ si¦ w wynikach
W wypadku czasownika prosi¢ dostawienie si¦ zmienia znaczenie wypowiedzenia na
pejoratywne. W rezultacie s¡ one u»ywane w nieco innych kontekstach, np. prosi¢ o pomoc
i prosi¢ si¦ o kªopoty. Jednak rozró»nienie tych kontekstów w ramach analizy automatycznej wymaga dokªadnych danych ze Sªowosieci.
20
El»bieta Hajnicz
• transformacja B → z+N
kry¢ swoje naªogi
deklarowa¢ pomoc
narzuca¢ swoje towarzystwo
spotka¢ znajomego
bawi¢ dziecko
−
−
−
−
−
kry¢ si¦ ze swoimi naªogami
deklarowa¢ si¦ z pomoc¡
narzuca¢ si¦ ze swoim towarzystwem
spotka¢ si¦ ze znajomym
bawi¢ si¦ z dzieckiem
Warto zauwa»y¢, »e ostatnia transformacja ma charakter dwojaki. W pocz¡tkowych trzech zdaniach mamy si¦ zwrotne, w kolejnych dwóch si¦
wzajemne (recyprokalne ), wyst¦puj¡ce wyª¡cznie w liczbie mnogiej. Ró»nica
ta objawia si¦ tak»e »ywotno±ci¡ dopeªnienia. Czasowniki z si¦ recyprokalnym charakteryzuje potencjalna ª¡czliwo±¢ z partykuª¡ nawzajem ew. z fraz¡
ze sob¡.
Przyjrzyjmy si¦ innym bardziej konkretnym przykªadom ilustruj¡cym to
zjawisko:
Jan spotyka Piotra
Jan spotyka si¦ z Piotrem
Jan i Piotr spotykaj¡ si¦ (ze sob¡)
Jan lubi Piotra
Jan lubi si¦ z Piotrem
Jan z Piotrem lubi¡ si¦ (nawzajem /ze sob¡)
Jan i Piotr lubi¡ si¦ (nawzajem /ze sob¡)
Zjawisko to tak»e mo»e dotyczy¢ czasowników z si¦ morfologicznym:
Jan ró»ni si¦ od Piotra
Jan z Piotrem ró»ni¡ si¦ (mi¦dzy sob¡)
Jan i Piotr ró»ni¡ si¦ (mi¦dzy sob¡)
We wszystkich tych przypadkach (poza ostatnim) parafraza jest do±¢
ograniczona, gdy» wypowiedzenie w stronie czynnej sugeruje bierno±¢ Piotra,
która jest obiektem (a dokªadniej mówi¡c kontragensem), a nie agensem
akcji. Pokazuj¡ to nast¦puj¡ce przykªady:
Jan pocaªowaª zdj¦cie Marii
*Jan i zdj¦cie Marii pocaªowali si¦
Samochód zderzyª si¦ z ci¦»arówk¡
Samochód i ci¦»arówka zderzyªy si¦
Samochód zderzyª si¦ ze sªupem
*Samochód i sªup zderzyªy si¦
Oczywiste jest, »e zdj¦cie i sªup nie mog¡ peªni¢ roli agensa, cho¢ doskonale
mieszcz¡ si¦ w roli obiektu.
Istniej¡ tak»e przypadki transformacji zwrotnej tego typu, gdy dochodzi
do modykacji znaczenia wypowiedzenia. Doskonaªym przykªadem takiego
zjawiska jest:
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
21
• transformacja B → od+D / przed+N
(po )wstrzyma¢ rozlew krwi
−
wstrzyma¢ dalsz¡ prac¦
−
(po )wstrzyma¢ si¦ od rozlewu krwi /
/ przed rozlewem krwi
powstrzyma¢ si¦ od dalszej pracy
W wypadku konstrukcji czynnej mamy do czynienia z niejawnym kontragensem akcji, gdy tymczasem w konstrukcji zwrotnej jest nim sam agens, co
sugeruje wªa±nie obecno±¢ partykuªy si¦. Z jednej strony wi¦c przypomina
to sytuacj¦ z punktu 1, tyle »e tam nie zachodziªa zmiana struktury skªadniowej, gdy» w konstrukcji czynnej obiekt wyst¦powaª jawnie. Mo»liwa jest
wszak tak»e konstrukcja powstrzyma¢ kogo± przed rozlewem krwi. Z drugiej
strony przypomina to omówion¡ poni»ej alternacj¦ kauzatywn¡, w wypadku
której tak»e nast¦puje zmniejszenie liczby wyst¦puj¡cych jawnie argumentów. Sposoby automatycznego wykrywania takich alternacji tak»e powinny
wi¦c by¢ podobne.
3. Czasownik zwrotny zmienia struktur¦ zdania:
a. podmiot czynny
=⇒ narz¦dnik lub wyra»enie przyimkowe
dopeªnienie (biernikowe)
=⇒
• Oba podmioty »ywotne
Pracownicy interesuj¡ szefa
Córka martwi matk¦
Konduktor informuje Piotra
Dyrektor zatrudnia pracownika
Kancelista zapisuje interesantów
podmiot zwrotny
⇔
⇔
⇔
⇔
⇔
Szef interesuje si¦ pracownikami
Matka martwi si¦ o/przez córk¦
Piotr informuje si¦ u konduktora
Pracownik zatrudnia si¦ u dyrektora
Interesanci zapisuj¡ si¦ u kancelisty
Sukces cieszy ucznia
⇔
Firma zatrudnia pracownika
Kancelaria zapisuje interesantów
⇔
⇔
Nó» zraniª Jana
Ciekawo±¢ charakteryzuje ludzi
⇔
⇔
Ucze« cieszy si¦ sukcesem / z powodu sukcesu
Pracownik zatrudnia si¦ w rmie
Interesanci zapisuj¡ si¦ w kancelarii
Jan zraniª si¦ no»em
Ludzie charakteryzuj¡ si¦ ciekawo±ci¡
• »ywotny podmiot zwrotny
Jak ªatwo zauwa»y¢, w powy»szych dwóch klasach du»a cz¦±¢ czasowników powtarza si¦. Wyró»niaj¡ si¦ w±ród nich dwie wyra¹ne grupy. Dla czasowników z grupy emocji mamy do czynienia z o»ywion¡ b¡d¹ nie przyczyn¡.
Co charakterystyczne, wszystkie te czasowniki dopuszczaj¡ wymian¦ na frazy
przyimkowe przez/z powodu. Nie zmienia to faktu, »e jedne czasowniki mog¡ preferowa¢ podmiot czynny »ywotny lub nie. Na przykªad dla czasownika
stresowa¢ preferowany jest podmiot nie»ywotny (Problem /Pracownik stresuje szefa ). Warto ponadto zauwa»y¢, »e zmiana strony nie zmienia agensa,
zawsze jest nim podmiot konstrukcji zwrotnej.
22
El»bieta Hajnicz
W drugiej grupie czasowników podmiot czynny stanowi¡ ludzie oraz zatrudniaj¡ce ich instytucje. Charakteryzuj¡ si¦ wymian¡ na fraz¦ przyimkow¡
u+D dla podmiotu »ywotnego oraz na/w+MSc dla podmiotu nie»ywotnego.6 Zmiana agensa jest wyra¹na (dla obu argumentów »ywotnych, w wypadku podmiotu nie»ywotnego mo»emy mie¢ do czynienia z przyczyn¡ (nó» )).
• »ywotny podmiot czynny
Publiczno±¢ wypeªniªa teatr
Ludzie przyj¦li zwyczaj
⇔
⇔
Spoªeczno±¢ przyj¦ªa zwyczaj
Robotnicy rozpocz¦li strajk
(w fabryce)
⇔
⇔
• Oba podmioty nie»ywotne
Nauki biologiczne przyj¦ªy
teori¦ ewolucji
Woda wypeªniªa szklank¦
Owacje zako«czyª przedstawienie
Wiatr otwiera drzwi
b.
podmiot czynny
dopeªnienie (biernikowe)
Teatr wypeªniª si¦ publiczno±ci¡
Zwyczaj przyj¡ª si¦ w±ród ludzi / mi¦dzy lud¹mi
Zwyczaj przyj¡ª si¦ w spoªeczno±ci
Strajk rozpocz¡ª si¦ (w fabryce)
⇔
Teoria ewolucji przyj¦ªa si¦ w naukach
biologicznych
Szklanka wypeªniªa si¦ wod¡
Przedstawienie zako«czyªo si¦ owacjami
Drzwi otwieraj¡ si¦ od wiatru
=⇒
=⇒
celownik lub wyra»enie przyimkowe
podmiot zwrotny
⇔
⇔
⇔
Syn urodziª si¦ hrabinie / u hrabiny
Oczy zamkn¦ªy si¦ Piotrowi
Usta otworzyªy si¦ Piotrowi (ze zdziwienia)
⇔
⇔
⇔
Hrabina urodziªa syna
Piotr zamkn¡ª oczy
Piotr otworzyª usta (ze zdziwienia)
Tak»e w tym wypadku strona zwrotna u»ywana jest w znaczeniu biernym.
c. alternacja kauzatywna
podmiot czynny
=⇒ znika (ew. wyr. przyimkowe)
dopeªnienie (biernikowe) =⇒ podmiot zwrotny
Prezes zako«czyª spotkanie
Piotr otworzyª drzwi (kluczem)
⇔
⇔
Spotkanie zako«czyªo si¦
Drzwi otworzyªy si¦
Alternacja kauzatywna jest najcz¦±ciej w literaturze omawianym przypadkiem alternacji [McCarthy, 2000; Merlo i Stevenson, 2001; Rappaport
i Hoav, 2005], warto wi¦c chyba po±wi¦ci¢ jej troch¦ wi¦cej uwagi. Niestety,
klasyczne przykªady omawiane w literaturze dotycz¡ czasowników, które nie
wyst¦puj¡ w Kipi zbyt cz¦sto. Co prawda niektóre ze wcze±niej omawianych
6
Takie zró»nicowanie wyst¦puje tak»e dla innych czasowników niepodlegaj¡cych transformacji czynnej, np. kupowa¢ chleb u /od piekarza / w piekarni, zaªatwia¢ sprawy u urz¦dnika / w urz¦dzie, zamówi¢ lustro u szklarza / w zakªadzie szklarskim. Jednak kwestie te
wykraczaj¡ poza zakres bie»¡cej analizy.
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
23
przykªadów mo»na uzna¢ za przypadki alternacji kauzatywnej, np. Nó» zraniª
Jana czy Wiatr otwiera drzwi, jednak na pewno nie s¡ to przykªady standardowe. Dlatego pozwolimy sobie omówi¢ kilka przykªadów, mimo »e w ich
wypadku nie mo»emy liczy¢ na automatyczne wykrywanie tej alternacji.
Piotr zbiª szyb¦ (piªk¡)
Piªka zbiªa szyb¦
Szyba zbiªa si¦
Kelner stªukª caª¡ tac¦ szklanek
Caªa taca szklanek stªukªa si¦ (kelnerowi)
Kucharz stopiª masªo (w garnku / na ogniu / ?ogniem)
Ogie« /*Garnek stopiª masªo
Masªo stopiªo si¦
Ciotka upiekªa ciasto (w piekarniku)
Ciasto upiekªo si¦ (ciotce) (w piekarniku)
Kelner napeªnia kieliszki (winem)
Kieliszki napeªniaj¡ si¦ (winem)
(Wino napeªnia kieliszki )
Powy»sze przykªady alternacji kauzatywnej dotyczyªy czasowników, dla
których w schemacie nieprzechodnim podmiot stanowi obiekt akcji. Alternacja taka zachodzi tak»e dla czasowników, dla których w schemacie nieprzechodnim podmiot stanowi agens akcji (odbiorca w schemacie przechodnim
czasownika):
Je¹dziec pop¦dziª /pognaª konia (przez las)
Ko« pop¦dziª /pognaª (przez las)
Piotr powlókª Mari¦ do kina
Maria powlokªa si¦ (z Piotrem) do kina
Nadzorca zaharowaª /zam¦czyª niewolników (na ±mier¢)
Niewolnicy zaharowali /zam¦czyli si¦ (na ±mier¢)
Alternacja kauzatywna cz¦sto zachodzi nie dla wszystkich wyst¡pie« czasownika (o tej samej walencji), co zazwyczaj wskazuje na ró»nice znaczeniowe
mi¦dzy tymi wyst¡pieniami:
Jan zbiª psa (kijem)
*Kij zbiª psa
*Pies zbiª si¦
Co ciekawsze, w obu wypadkach argumenty czasownika zbi¢ peªni¡ tak¡ sam¡
rol¦ semantyczn¡: agensa, obiektu i narz¦dzia. Z drugiej strony mo»emy mie¢
do czynienia z pozorn¡ alternacj¡, jak w przykªadzie:
Matka myje dziecko (g¡bk¡)
Dziecko myje si¦ (g¡bk¡)
*G¡bka myje dziecko
24
El»bieta Hajnicz
Tym razem nie mamy do czynienia z alternacj¡ kauzatywn¡, gdy» w jej
przypadku to narz¦dzie, a nie obiekt, ma preferencj¦ do realizacji na pozycji podmiotu. Wydaje si¦ ponadto, »e alternacja taka nie powinna by¢
dopuszczalna, gdy obiekt nale»y do tej samej klasy semantycznej co agens
(wyznaczonej dla tego czasownika), tzn. mo»e wyst¡pi¢ na pozycji podmiotu w zdaniu bardziej szczegóªowym (Dziecko myje siostrzyczk¦ ). Jednak tej
obserwacji przecz¡ wspomniane powy»ej (rzadkie co prawda) przypadki czasowników powlec, zaharowa¢, zam¦czy¢. Do zupeªnej konsternacji prowadzi
jeszcze kolejny przypadek:
Piotr zraniª Jana (no»em)
Jan zraniª si¦ (no»em)
Nó» zraniª Jana
W tym wypadku, podobnie jak dla czasownika my¢, pierwsze dwa zdania nie
stanowi¡ przypadku alternacji, mimo »e narz¦dzie (nó» ) mo»e przesun¡¢ si¦
na pozycj¦ podmiotu... Klasykacja tych przypadków i znalezienie kryteriów
umo»liwiaj¡cych ich rozró»nienie, zwªaszcza metodami automatycznymi, to
zadanie do dalszych bada«.
4. Podsumowanie
W niniejszym omówieniu zaprezentowali±my przegl¡d czasowników podlegaj¡cych zjawisku alternacji wymaga« skªadniowych b¡d¹ transformacji struktury skªadniowej. Naszym dalekosi¦»nym celem jest automatyczne wykrywanie tych zjawisk. Dlatego skupili±my si¦ na czasownikach, które wyst¦puj¡ w Kipi na tyle cz¦sto, by automatyczna analiza miaªa szans¦ powodzenia. Prezentacja ta pokazuje jednak, jak trudne to b¦dzie zadanie. Przede
wszystkim, ró»ne przypadki alternacji, a zwªaszcza transformacji, wykazuj¡
odmienne zachowania, przede wszystkim pod wzgl¦dem dystrybucji argumentów pomi¦dzy alternuj¡ce wypowiedzenia. Zró»nicowanie zbiorów tych
argumentów (i ich kategorii semantycznych) mo»e by¢ wynikiem zarówno
niejednoznaczno±ci czasownika (przejecha¢ most / przez most vs. przejecha¢
psa / *przez psa ) jak i ró»nic w znaczeniu samego argumentu (da¢ ksi¡»k¦ do
introligatora / introligatorowi do oprawy / Piotrowi / *do Piotra ). Alternacje
mog¡ mie¢ te» pewne priorytety zachodzenia, np. alternacja datywna nad
benefaktywn¡.
Mo»e wi¦c okaza¢ si¦, »e nie da si¦ uzyska¢ jednolitej metody automatycznego wykrywania ró»nych typów alternacji/transformacji, i konieczne
b¦dzie przyj¦cie zaªo»e« wªa±ciwych dla poszczególnych zjawisk. Niniejsze
opracowanie wskazuje nam, na jakie puªapki nale»y zwraca¢ uwag¦.
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
25
Bibliograa
Baker, C. F., Fillmore, C. J. i Lowe, J. B. (1998) The Berkeley FrameNet
Project, Proceedings of COLING-ACL'98 Conference, Montreal, Canada: 86
90.
Baker, C. F., Fillmore, C. J. i Cronin, B. (2003) The structure of the Framenet database, International Journal of Lexicography 16 3 : 281296.
Dang, H.T., Kipper, K. i Palmer, M. (2000) Integrating compositional
semantics into a verb lexicon, Proceedings of the 18th International Conference on Computational Linguistics (COLING-2000), Saarbrücken, Germany.
Dang, H.T., Kipper, K., Palmer, M. i Rosenzweig, J. (1998) Investigating
regular sense extensions based on intersective Levin classes, Proceedings of
COLING-ACL'98 Conference, Montreal, Canada: 293299.
Davidson, D. (1967) The logical form of action sentences, w W. N. Rescher (red.)
The logic of decisions and actions, University of Pittsburgh Press, Pittsburgh,
PA: 81120.
Derwojedowa, M., Piasecki, M., Szpakowicz, St. i Zawisªawska, M. (2007)
Polish WordNet on a Shoestring, Data Structures for Linguistic Resources
and Applications: Proceedings of the GLDV 2007 Biannual Conference of the
Society for Computational Linguistics and Language Technology, Universität
Tübingen.
Derwojedowa, M. Zawisªawska, M., Bili«ska J. i Gª¡bska M. (2008) Nouns
in the WordNet for Polish, Études Cognitives 8, SOW, Warszawa, Poland:
211222.
D¦bowski, Š. (2004) Trigram morphosyntactic tagger for Polish, Proceedings of
the IIS:IIPWM'04 Conference, Intelligent Information Processing and Web
Mining, Springer: 409413.
D¦bowski, Š. i Woli«ski, M.(2007) Argument co-occurrence matrix as a de-
scription of verb valence, Proceedings of the 3rd Language & Technology Conference, Pozna«, Poland.
Fast, J. Przepiórkowski, A. (2005) Automatic Extraction of Polish Verb Sub-
categorization: An Evaluation of Common Statistics, Proceedings of the 2nd
Language & Technology Conference, Pozna«, Poland: 191-195.
Fellbaum, C., red. (1998) WordNet an electronic lexical database, MIT Press,
Cambridge, MA.
Fillmore, C. J., Baker, C. F. i Sato, H. (2002) The FrameNet database and
software tools, Proceedings of the 3rd International Conference on Language
Resources and Evaluation (LREC), Las Palmas, Spain: 11571160.
Fillmore, C. J., Johnson, C. R. i Petruck, M. R. L. (2003) Background to
FrameNet, International Journal of Lexicography 16 3 : 235250.
26
El»bieta Hajnicz
Gillette, J., Gleitman, H., Gleitman, L. i Lederer, A. (1999) Human simulation of vocabulary learning, Cognition 73: 135176.
Gleitman, L. (1990) The structural sources of verb meanings, Language Acquisition: A Journal of Developmental Linguistics 1 (1) : 355.
Hajnicz, E. i Kup±¢, A. (2001) Przegl¡d analizatorów morfologicznych dla j¦zyka polskiego, Prace IPI PAN 937, Warszawa.
Joanis, E. i Stevenson, S. (2003) A general feature space for automatic verb
classication, Proceedings of the 10th Conference of the European Chapter
of the Association for Computational Linguistics (EACL-2003), Budapest,
Hungary: 163170.
Kamp, H. i Reyle, U. (1993) From discourse to logic, Kluwer, Dordrecht.
Kingsbury P. i Palmer, M. (2002) From TreeBank to PropBank Proceedings
of the 3rd International Conference on Language Resources and Evaluation
(LREC), Las Palmas, Spain: 19891993.
Kingsbury P. Palmer, M., i Marcus, M. (2002) Adding semantic annotation
to the Penn TreeBank, Proceedings of the Human Language Technology Conference, San Diego, CA: 252256.
Kipper, K., Dang, H. T. i Palmer, M. (2000) Class-based construction of a
verb lexicon, Proceedings of the 17th National Conference on Articial Intelligence AAAI-2000 : 691696.
Kipper, K., Snyder, B. i Palmer, M. (2004) Using prepositions to extend a
verb lexicon, Proceedings of the HLT/NAACL Workshop on Computational
Lexical Semantics, Boston, MA: 2329.
Landman, F. (2000) Events and plurality, Kluwer, Dordrecht, Holland.
Lapata, M. i Brew, C. (2004) Verb class disambiguation using informative priors, Computational Linguistics 30 (1),: 4573.
Levin, B. (1993) English verb classes and alternation: a preliminary investigation, University of Chicago Press.
Levin, B. i Rappaport Hovav, M. (2005) Argument Realisation, Cambridge
University Press.
McCarthy, D. (2000) Using semantic preferences to identify verbal participa-
tion in role switching alternations, Proceedings of the 1st Meeting of the
North American Chapter of the Association for Computational Linguistics
(NAACL-2000), Seattle WA: 256263.
McCarthy, D. i Korhonen, A. (1998) Detecting verbal participation in diathesis alternations, Proceedings of the COLING-ACL'98 Conference, Montreal,
Canada: 14931495.
Od tekstu do znaczenia: przyczynki do automatycznego tworzenia sªownika. . .
27
Merlo, P. i Stevenson, S. (2001) Automatic verb classication based on statistical distributions of argument structure, Computational Linguistics 27
(3) : 373408.
Miller, G.A., Beckwith, R., Fellbaum, C., Gross, D. i Miller, K. (1990)
Introduction to WordNet: an on-line lexical database, International Journal
of Lexicography 3 (4) : 235244.
Obr¦bski, T. (2002) Automatyczna analiza skªadniowa j¦zyka polskiego z wykorzystaniem gramatyki zale»no±ciowej, praca doktorska, IPI PAN, Warszawa.
Parsons, T. (1990) Events in the semantics of English, MIT Press, Cambridge,
MA.
Perlmutter, D.M. (1978) Impersonal passives and the unaccusative hypothesis,
Proceedings of the 4th Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society,
Berkelay Linguistics Society, Berkelay, CA: 157189.
Perlmutter, D.M. i Postal, P.M. (1984) The 1-advancement exlusiveness law,
w D.M. Perlmutter i C. Rosen (red.) Studies in Relational Grammar 2, University of Chicago Press, Chicago, IL: 81125.
Piasecki, M. (2006) Hand-written and Automatically Extracted Rules for Polish
Tagger, w Petr Sojka, Ivan Kopecek i Karel Oliva (red.), Brno 2006 Proceedings of Text, Speech and Dialog, LNCS, Springer, Berlin.
Piasecki, M. i Godlewski, G. (2006) Eective Architecture of the Polish Tagger, w Petr Sojka, Ivan Kopecek i Karel Oliva (red.), Brno 2006 Proceedings
of Text, Speech and Dialog, LNCS, Springer, Berlin.
Przepiórkowski, A. (2004) Korpus IPI PAN. Wersja wst¦pna, Instytut Podstaw Informatyki PAN, Warszawa.
Przepiórkowski, A. (2006a) What to acquire from corpora in automatic valence acquisition, w Violetta Koseska-Toszewa and Roman Roszko, (red.)
Semantyka i konfrontacja j¦zykowa, 3.
Przepiórkowski, A. (2006b) On Heads and Coordination in a Partial Treebank,
Proceedings of the TLT 2006 : 163-174.
Przepiórkowski, A. (2007a) On Heads and Coordination in Valence Acquisi-
tion, Proceedings of the Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2007), Springer Verlag, LNCS series: 50-61.
Przepiórkowski, A. (2007b) A Preliminary Formalism for Simultaneous Rule-
Based Tagging and Partial Parsing, Data Structures for Linguistic Resources
and Applications: Proceedings of the GLDV 2007 Biannual Conference of the
Society for Computational Linguistics and Language Technology, Universität
Tübingen, Gunter Narr Verlag: 81-90.
Przepiórkowski, A., Ba«ski, P., D¦bowski, Š., Hajnicz, E. i Woli«ski, M.
(2003) Konstrukcja korpusu IPI PAN, Polonica XXIIXXII: 3338.
28
El»bieta Hajnicz
Przepiórkowski, A. i Buczy«ski, A. (2007) Shallow Parsing and Disambiguation Engine, Proceedings of the 3rd Language & Technology Conference, Pozna«, Poland.
Przepiórkowski, A. i Fast, J. (2005) Baseline Experiments in the Extraction
of Polish Valence Frames, Proceedings of the IIS:IIPWM'05 Conference, New
Trends in Intelligent Information Processing and Web Mining, Springer: 511520.
Schulte im Walde, S. (2000) Clustering verb semantically according to their
alternation behaviour, Proceedings of the 18th International Conference on
Computational Linguistics (COLING-2000), Saarbrücken, Germany: 747
753.
Vossen, P., red. (1998) EuroWordNet: a multilingual database with lexical semantic network, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, Holland.
Wittek, A. (2002) Learning the meaning of change-of-state verbs: a case study
of german child language, Mouton de Gruyter, Berlin, New York.
Woli«ski, M. (2004) Komputerowa werykacja gramatyki ‘widzi«skiego, praca
doktorska, IPI PAN, Warszawa.
Woli«ski, M. (2006) Morfeusz a Practical Tool for the Morphological Ana-
lysis of Polish, Proceedings of the IIS:IIPWM'06 Conference, Intelligent Information Processing and Web Mining, Springer: 503512.