Лингвистическая модель данных для естественных языков и искусственного интеллекта. Часть 7. Внутренняя логика 1

Введение. Статья продолжает серию публикаций по лингвистике отношений (далее R-лингвистика) и посвящена изучению функционирования логических связок с глаголами. Статья представляет собой первую часть обсуждения внутренней логики, которая изучает использование логических связок внутри предложений. Это исследование предполагает формирование семантической логики, т. е. логики, учитывающей семантику предложений.
Методология и источники. В качестве инструментов исследования используются результаты, полученные в предыдущих частях серии. Для разработки необходимых математических представлений в области внутренней логики используются сформулированные ранее семантические понятия и операции.
Результаты и обсуждение. Проанализировано использование логических связок с глаголами. Показано, что эти связки фактически относятся к внешней логике, хотя в некоторых случаях требуется корректировка членов предложения, учитывающая семантику лингвистической модели. Определено понятие семантической подстановки и для глаголов сформулировано и обосновано первое правило подстановки.
Заключение. Отказ от традиционного взгляда на логику естественного языка означает отказ от логических операций и логического вывода. Это принуждает к рассмотрению логических операций, которые теперь учитывают семантику, поскольку связаны со структурой лингвистической модели. Анализ функционирования логических связок с глаголами показывает, что они связаны с лингвистической моделью, что приводит к необходимости различных семантических трансформаций текста, когда такие связки применяются. В частности, использование логических связок может приводить к потере смысла текста. Отказ от логического вывода компенсируется появлением правил семантической подстановки, одно из которых рассмотрено в данной работе.

1. Polyakov, O.М. (2020), “Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 5. Introduction to Logic”, DISCOURSE, vol. 6, no. 3, pp. 107–115. DOI: 10.32603/2412-8562-2020-6-3-109-117.

2. Polyakov, O.М. (2021), “Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 6. The Еxternal Logic”, DISCOURSE, vol. 7, no. 2, pp. 127-134. DOI: 10.32603/2412-8562- 2021-7-2-127-134.

3. Bezyaeva, M.G. (2002), Semantika kommunikativnogo urovnya zvuchashchego yazyka [Semantics of the communicative level of the sounding language], Izd-vo MGU, Moscow, RUS.

4. Polyakov, O.М. (2019), “Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 2. Identification”, DISCOURSE, vol. 5, no. 5, pp. 99–113. DOI: 10.32603/2412-8562-2019-5-5-99-113.

5. Polyakov, O.М. (2020), “Linguistic Data Model for Natural Languages and Artificial Intelligence. Part 4. Language”, DISCOURSE, vol. 6, no. 2, pp. 107–114. DOI: 10.32603/2412-8562-2020-6-2-107-114.

6. Chomsky, N. (1962), “Syntactic Structures”, Novoe v lingvistike [New in linguistics], vol. II, Izd-vo inostr. literatury, Moscow, USSR, pp. 412–527.