กลุ่มไวยากรณ์รูปนัย

ทฤษฎีภาษาศาสตร์ ๒

วิโรจน์  อรุณมานะกุล

ภาควิชาภาษาศาสตร์  คณะอักษรศาสตร์  จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

คำนำ

หนังสือเล่มนี้พัฒนาขึ้นมาเพื่อใช้ประกอบการสอนในรายวิชาทฤษฎีภาษาศาสตร์ (Linguistic Theories) มาตั้งแต่ปีพ.ศ. ๒๕๔๙ วิชานี้เป็นรายวิชาบังคับในหลักสูตรมหาบัณฑิตและดุษฎีบัณฑิตสาขาวิชาภาษาศาสตร์ ณ เวลานั้น   ผู้เขียนได้ปรับแก้ไขและเพิ่มเติมเนื้อหาต่อเนื่องมาทุกปีการศึกษา ผู้อ่านควรมีความรู้พื้นฐานทางภาษาศาสตร์ทั้งในเรื่องสัทวิทยา วากยสัมพันธ์ และอรรถศาสตร์มาบ้าง   หนังสือเล่มนี้ไม่ได้เน้นที่การกล่าวถึงทฤษฎีภาษาศาสตร์ทฤษฎีใดโดยเฉพาะ  แต่ต้องการนำเสนอประวัติความเป็นมาและพัฒนาการของแนวคิดทางภาษาศาสตร์   โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้อ่านเข้าใจแนวคิดต่าง ๆ ที่เคยมีและมีอยู่ในทางภาษาศาสตร์ เพื่อให้เข้าใจความเป็นมา เงื่อนไข และบริบทความสนใจทางภาษาศาสตร์ในช่วงเวลาต่าง ๆ ว่าเป็นอย่างไร  เหตุใดแนวคิดแบบต่าง ๆ จึงเกิดขึ้นมาได้ ผู้เขียนจะกล่าวถึงพัฒนาการและทฤษฎีที่สำคัญและเป็นที่รู้จักกันดี   ทั้งนี้เพื่อให้ผู้อ่านเห็นภาพรวมของภาษาศาสตร์และพัฒนาการของภาษาศาสตร์ว่าเป็นมาอย่างไร

เนื้อหาแต่ละบทผู้เขียนเรียบเรียงขึ้นจากความเข้าใจของผู้เขียนหลังจากอ่านหนังสือ  บทความ  และเว็บไซต์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง  และอธิบายโดยยกตัวอย่างต่าง ๆ จากเอกสารต้นฉบับที่อ่านนั้นเป็นหลัก  แต่ละบทจึงเหมือนเป็นบทแนะนำเบื้องต้นของแต่ละทฤษฎีหรือแนวคิดที่จะทำให้ผู้อ่านได้เข้าใจภาพรวมและแนวคิดพื้นฐานที่สำคัญของทฤษฎีนั้น  เพื่อให้ผู้ที่สนใจทฤษฎีใดโดยเฉพาะสามารถศึกษาเพิ่มเติมเองในภายหลังได้ง่ายขึ้น  ในแต่ละบท อาจจะมีการกล่าวถึงผลงานหนังสือหรืองานวิจัยภาษาไทยที่น่าสนใจมาเสริมในส่วนที่เกี่ยวข้องบ้างเพื่อให้เห็นภาพการประยุกต์แนวคิดทฤษฎีต่าง ๆ กับการศึกษาภาษาไทยด้วย หรือหากมีข้อมูลเพิ่มเติมอื่น ๆ ที่น่าสนใจ เช่น วิดีทัศน์หรือหนังสืออิเล็กทรอนิกส์ ผู้เขียนก็จะให้ url หรือทำ QR code ไว้สำหรับให้ผู้สนใจไปศึกษาเพิ่มเติมต่อเองได้   อนึ่ง  ผู้เขียนไม่ได้เขียนในลักษณะที่อ้างอิงที่มาของแต่ละตัวอย่างที่ยกมาใช้หรืออ้างอิงเนื้อหาแต่ละส่วนจากต้นฉบับโดยละเอียด  เพราะจะทำให้การบรรยายความเต็มไปด้วยการอ้างอิงที่มา (citation) ไม่เหมาะสำหรับผู้ที่อยากอ่านความอย่างต่อเนื่อง  รวมทั้งไม่ได้จัดลำดับตัวเลขรูปภาพหรือตัวอย่างให้เป็นระบบต่อเนื่องทั้งเล่มแต่อย่างใด  เพราะถือว่าแต่ละบทเป็นเนื้อหาที่เป็นอิสระจากบทอื่น ๆ  แต่ก็จะให้รายการอ้างอิงไว้ที่ตอนท้ายของแต่ละบท  ผู้อ่านสามารถไปติดตามอ่านรายละเอียดต่าง ๆ จากรายการเอกสารอ้างอิงที่ให้ไว้เองได้  หรืออ่านเพิ่มเติมจากต้นฉบับภาษาอังกฤษเล่มอื่น ๆ หรือจากหนังสือที่มีผู้เขียนเกี่ยวกับทฤษฎีนั้น  ๆ เป็นภาษาไทย เช่น “ทฤษฎีไวยากรณ์” (ศาสตราจารย์ ดร.อมรา ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ และคณะ, 2554) และเนื่องจากแนวคิดและทฤษฎีภาษาศาสตร์นั้นมีอยู่มากมาย    ผู้เขียนจึงเลือกนำเสนอเฉพาะแนวคิดและทฤษฎีที่สำคัญได้เพียงส่วนหนึ่งเท่านั้น  ผู้อ่านพึงระลึกว่ายังมีแนวคิดและทฤษฎีภาษาศาสตร์ที่น่าสนใจอีกเป็นจำนวนไม่น้อยที่ยังไม่ได้นำมากล่าวในหนังสือเล่มนี้  เช่น  Role and Reference Grammar, Relational Grammar, Stratificational Grammar, Operator Grammar เป็นต้น

นอกจากนี้  การศึกษาภาษาศาสตร์ยังมีส่วนเกี่ยวข้องกับศาสตร์อื่น ๆ จนเกิดเป็นแขนงวิชาต่าง ๆ ของภาษาศาสตร์ เช่น ภาษาศาสตร์สังคม (sociolinguistics) ภาษาศาสตร์ชาติพันธุ์ (ethnolinguistics) ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (computational linguistics) ภาษาศาสตร์ประยุกต์ (applied linguistics) ภาษาศาสตร์จิตวิทยา (psycholinguistics) ภาษาศาสตร์วิพากษ์ (critical linguistics) ภาษาศาสตร์คลินิก (clinical linguistics) นิติภาษาศาสตร์ (forensic linguistics) ภาษาศาสตร์ประสาทวิทยา (neurolinguistics) เป็นต้น  แขนงวิชาต่าง ๆ นี้ บางแขนงก็มีเปิดสอนในภาควิชาอยู่  แต่บางแขนงที่ไม่ได้มีวิชาเปิดสอนเฉพาะ เช่น ภาษาศาสตร์วิพากษ์ (critical linguistics)  ผู้เขียนจึงได้นำมากล่าวไว้ในหนังสือนี้ด้วยให้ผู้เรียนเห็นภาพของภาษาศาสตร์ที่รอบด้านขึ้น

เนื้อหาที่เขียนนี้  เรียบเรียงจากความเข้าใจของผู้เขียนเอง  ซึ่งหลาย ๆ ทฤษฎีก็เป็นเรื่องใหม่ที่ผู้เขียนต้องศึกษาด้วยตนเองเป็นหลัก  บางส่วนก็เป็นการเปรียบเทียบแสดงความคิดเห็นของผู้เขียนเอง  จึงอาจมีความคลาดเคลื่อนหรือยังไม่ถูกต้องนัก  หน้าที่ของผู้อ่านจึงไม่ใช่ยึดเอาสิ่งที่เขียนนี้เป็นสรณะ  แต่ควรอ่านและคิดพิจารณาประเด็นต่าง ๆ ว่าเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วย  ด้วยเหตุผลใด  เพราะการเรียนรู้ไม่ว่าจะเป็นศาสตร์ใด  คือการฝึกให้รู้จักคิด และสร้างความคิดเป็นของตนเอง   ผู้เขียนหวังว่า หนังสือเล่มนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับนักศึกษาในสาขาภาษาศาสตร์ได้เห็นภาพโดยกว้างและความหลากหลายทางความคิดที่เกิดขึ้นในศาสตร์แห่งนี้   และสำหรับผู้อ่านที่ไม่ได้ศึกษาในสาขาวิชาภาษาศาสตร์  จะได้เห็นภาพและเข้าใจในความหลากหลายและความซับซ้อนของแนวคิดทางภาษาศาสตร์   ได้เข้าใจว่านักภาษาศาสตร์มีความคิดเกี่ยวกับภาษาและศึกษาภาษาในลักษณะใดบ้าง   และท้ายที่สุดอาจจะมีใจชอบในภาษาศาสตร์ซึ่งเป็นศาสตร์ที่มีความน่าสนใจและมีความเชื่อมโยงกับศาสตร์อื่น ๆ อีกมากมาย

หลังจากปรับแก้เพิ่มเติมเนื้อหามานานกว่า ๑๔ ปี  จำนวนหน้าจึงเพิ่มมากขึ้นกว่าห้าร้อยหน้า  เพื่อความสะดวกสำหรับผู้อ่านและการจัดทำต้นฉบับ  ผู้เขียนจึงแยกเนื้อหาออกเป็นสามเล่ม  เล่มแรกแสดงให้เห็นถึงพัฒนาการขอภาษาศาสตร์  เล่มที่สองกล่าวถึงกลุ่มทฤษฎีที่เป็นไวยากรณ์เน้นรูปนัย  และเล่มที่สามเป็นกลุ่มทฤษฎีไวยากรณ์หน้าที่และภาษาศาสตร์ปริชาน

๑๔ พฤศจิกายน ๒๕๖๔

สารบัญ

ไวยากรณ์ปริวรรต

ไวยากรณ์ศัพทการก

ไวยากรณ์กำกับและผูกยึดกับมินิมัลลิสต์โปรแกรม

ไวยากรณ์ศัพทหน้าที่

ไวยากรณ์โครงสร้างวลีเน้นส่วนหลัก

ไวยากรณ์ปทารถะ

ทฤษฎีอุตมผล

ภาษาศาสตร์ความน่าจะเป็น

ไวยากรณ์ปริวรรต

โนม ชอมสกี[1] (Noam Chomsky, ค.ศ.1928-ปัจจุบัน)

เกิดที่เมืองฟิลลาเดเฟีย  ในครอบครัวชนชั้นกลางระดับล่าง (lower-middle-class) เป็นบุตรของวิลเลียม ชอมสกี (William Chomsky) และเอลซี สิโมนอฟสกี (Elsie Simonofsky) บิดาของเขาเป็นอาจารย์ผู้เชี่ยวชาญภาษาฮิบรู มีงานเขียนเกี่ยวกับไวยากรณ์ฮิบรูที่เป็นที่ยอมรับและได้รับการยกย่อง  มารดาเป็นอาจารย์สอนภาษาฮิบรูและมีความสนใจทางการเมือง   ชอมสกีจึงได้รับอิทธิพลความคิดและชีวิตทางวิชาการจากทั้งบิดาและมารดา  และเขาก็สนใจอ่านและได้รับอิทธิพลจากงานด้านสังคมนิยมของจอร์จ ออร์เวลล์ (George Orwell)  งานด้านปรัชญาและคณิตศาสตร์ของเบอร์ทรันด์ รัสเซลล์ (Bertrand Russell)  (รัสเซลล์เองก็เป็นนักเคลื่อนไหวทางสังคม)  ชอมสกีเรียนที่มหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียตั้งแต่ปริญญาตรีจนจบปริญญาเอกในสาขาปรัชญาและภาษาศาสตร์   เขาเข้าเรียนมหาวิทยาลัยตั้งแต่อายุสิบหก  แต่ตอนแรกเรียนได้ถึงปีที่สองก็คิดจะลาออก  ภายหลังมาพบเซลลิก แฮร์ริส (Zellig Harris) จึงได้เข้าเรียนในวิชากลุ่มปรัชญา คณิตศาสตร์ และภาษาศาสตร์ตามคำแนะนำของแฮร์ริส  ในระดับปริญญาตรีเขาทำสารนิพนธ์เรื่อง Modern Hebrew morphophonemics และขยายงานต่อเป็นวิทยานิพนธ์ปริญญาโทในปีค.ศ. 1951  เขาได้รับปริญญาเอกในปีค.ศ. 1955 จากวิทยานิพนธ์เรื่อง Transformational Analysis  ซึ่งแนวคิดหลักนี้ได้นำมาตีพิมพ์เป็นหนังสือ Syntactic Structure ในปีค.ศ.1957  หลังสำเร็จการศึกษาในปีค.ศ.1955 เขาได้เข้าทำงานในสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (Massachusetts Institute of Technology) จนถึงปีค.ศ. 2017  ตั้งแต่ค.ศ. 2017-ปัจจุบัน ชอมสกีมาเป็น laureate professor ที่ภาควิชาภาษาศาสตร์  มหาวิทยาลัยอริโซนา (Arizona)

ในช่วงแรกทำงานเกี่ยวกับการแปลภาษาด้วยเครื่อง (machine translation) ในแล็ปการแปลภาษา  ต่อมาจึงได้สอนภาษาศาสตร์  ในภาควิชา Modern Languages and Linguistics ปัจจุบันเปลี่ยนชื่อเป็นภาควิชา Philosophy and Linguistics  งานของชอมสกีครอบคลุมด้านภาษาศาสตร์,  ปรัชญา, ประวัติศาสตร์ทางปัญญา (intellectual history), ประเด็นร่วมสมัย (contemporary issues), ความสัมพันธ์ระหว่างประเทศ (international affairs) และนโยบายต่างประเทศของสหรัฐ

หนังสือ Syntactic Structure (1957) เปิดให้เห็นถึงการใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายภาษา ชอมสกีนำเสนอเรื่องไวยากรณ์ไม่พึ่งบริบท (Context-free grammar) และการใช้กฏปริวรรต (Transformation rule) ซึ่งต่อมาได้ขยายความมากขึ้นในหนังสือ Aspects of the Theory of Syntax (1965)  และต่อมาได้ปรับปรุงเป็นแนวคิดเรื่องหลักการและตัวแปร (Principle and Parameter) ในหนังสือเรื่อง Government and Binding Theory (1981) และมีการพัฒนาล่าสุดเป็นหนังสือ Minimalist Program (1995)  การเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ นี้สะท้อนให้เห็นถึงการไม่ยึดมั่นในแบบจำลองที่ตนเองเสนอ  เพราะเขามีความต้องการจะแสวงหาแบบจำลองที่ดีที่สุดที่จะอธิบายความสามารถทางภาษาของมนุษย์ได้

แนวคิดในเรื่องของการนำวิธีการทางคณิตศาสตร์มาใช้อธิบายภาษาหรือความคิดแบบเพิ่มพูน (generative)  ความจริงก็มีปรากฏมาก่อนในงานของบลูมฟิลด์เรื่อง Menomini morphophonemics ปีค.ศ.1939 และในงานของจาคอบสัน (Jacobson) เรื่องการผันคำในภาษารัสเซีย (Russian conjugation) ในปีค.ศ.1948 ซึ่งเป็นการอธิบายการเชื่อมโยงระหว่างรูปแทนทาง morphophonemic กับรูปแทนทาง phonemic ผ่านชุดของกฎที่มีลำดับต่าง ๆ  อย่างไรก็ตาม งานเหล่านี้ไม่ได้เป็นที่สนใจมากนักในหมู่นักภาษาศาสตร์ช่วงนั้น ชอมสกีได้นำเสนอวิทยานิพนธ์ปริญญาโทเรื่อง Morphophonemics of modern Hebrew ในปีค.ศ.1949 โดยที่ไม่เคยเห็นสองบทความนี้มาก่อน และก็มีการใช้กฎอธิบายต่อไปจนถึงระดับวากยสัมพันธ์ด้วย  แต่คนที่อาจจะมีอิทธิพลต่อความคิดของชอมสกีน่าจะเป็นแฮร์ริสซึ่งเป็นอาจารย์ที่ปรึกษา  ในบทสุดท้ายของหนังสือ Methods in Structural Linguistics ของแฮร์ริสมีการกล่าวถึงวิธีการอธิบายไวยากรณ์แบบสังเคราะห์ (synthetic) ไว้ซึ่งเป็นเหมือนวิธีการอธิบายไวยากรณ์ในอีกรูปแบบ  แต่แฮร์ริสก็ยังคงมองว่าเรื่องขั้นตอน (procedure) เป็นเรื่องที่สำคัญและเป็นหลักในการได้มาซึ่งไวยากรณ์ก่อนที่จะมาสรุปได้   แต่ชอมสกีกลับมองตรงกันข้าม  ซึ่งถือเป็นจุดเริ่มต้นของแนวคิดแบบเพิ่มพูน (generative) ของชอมสกีที่มาพัฒนาสมบูรณ์ขึ้นในงานปีค.ศ.1955 เรื่อง Logical structure of linguistics theory ซึ่งเป็นต้นร่างของงานวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกเรื่อง Transformational analysis (1955)

หนังสือรุ่นแรกที่เป็นที่รู้จักดีของชอมสกีคือ Aspects of the Theory of Syntax   แม้ว่าจะมีผู้เขียนวิจารณ์หนังสือเล่มนี้ว่าเป็นการปฏิวัติและเสนอแนวคิดใหม่   แต่ก็มีนักภาษาศาสตร์บางคนเช่น บูคร็อง (De Beaugrande)  มองว่าเป็นเพียงการนำเอาความคิดในทางปรัชญาแต่เดิมและในทางตรรกศาสตร์กลับมาใช้ใหม่   ที่อาจจะมองว่าเป็นการปฏิวัติความคิดได้คือการที่เอาแนวคิดพวกนี้มาประยุกต์ใช้กับทางภาษาศาสตร์  บางคนเช่น คอร์นอร์ (Koerner) มองว่าไม่ใช่การปฏิวัติแต่เป็นการยึดอำนาจ (coup) มากกว่า  เพราะพื้นฐานไวยากรณ์ของชอมสกีก็ยังอิงโครงสร้างนิยม  อย่างไรก็ดี นิวเมเยอร์ (Newmeyer) ก็มองว่าชอมสกีได้ทำให้เห็นจริงว่าแนวคิดแบบเน้นรูปนัย (formal theory) สามารถนำมาใช้อธิบายทฤษฎีภาษาศาสตร์ได้  และที่สำคัญอีกอย่างคือการนำเอาวากยสัมพันธ์มาเป็นจุดศูนย์กลางการศึกษาทางภาษาศาสตร์  จากเดิมที่โซซูร์มองว่าวากยสัมพันธ์เป็นเรื่องของการใช้ภาษา (parole) หรือแม้แต่บลูมฟิลด์ก็มองว่าวากยสัมพันธ์เป็นเรื่องที่ยากจะอธิบาย   ดังนั้น ถ้าจะมองว่าเป็นการปฎิวัติก็เป็นได้  แต่เป็นการปฏิวัติอยู่ภายในของภาษาศาสตร์โครงสร้าง (revolution within structural linguistics)

ชอมสกีเป็นนักพูดที่เก่ง จึงรู้จักวิธีที่จะขายความคิดตัวเอง  ใช้ประเด็นเรื่องธรรมชาติของภาษามาเป็นหลักในการโต้แย้งอย่างหนักแน่นกับกลุ่มอื่น ๆ เพื่อยืนยันความคิดของตน  เหตุผลโต้แย้งของชอมสกีมีหลากหลายตั้งแต่การใช้เหตุผลแบบญาณทัศน์ (intuitive reasoning)  การใช้วิธีการทางปรัชญาแบบคาดคะเนเกี่ยวกับจิต (philosophical speculation about mind)  ไปจนถึงการใช้เทคนิคเชิงรูปนัย (formal technique) จากทฤษฎีว่าด้วยภาษารูปนัย (formal language)  และจากศาสตร์ด้านชีววิทยา และประสาทวิทยา

ภาษาศาสตร์คาร์ทีเซียน

ชอมสกีเห็นด้วยกับความคิดแบบเหตุผลนิยม (rationalist) ของนักปรัชญา เรอเน เดการ์ต (René Descartes, ค.ศ.1596-1650) และอเล็กซานเดอร์ ฟอน ฮัมโบลดต์ (Alexander von Humboldt, ค.ศ.1767 1835) โดยเฉพาะเรื่องการสร้างสรรค์ (creativity) ของมนุษย์  เดการ์ตตั้งคำถามถึงการมีอยู่ของสิ่งต่าง ๆ และการที่เราสามารถตั้งข้อสงสัยได้ก็เป็นข้อพิสูจน์ของการมีอยู่ของตัวตนของเรา (I think therefore I exist) และเป็นที่มาของแนวคิดแบบทวินิยม (dualism) ที่ประกอบด้วยกายกับจิต (body and mind)  เดการ์ตพูดถึงข้อจำกัดของการอธิบายพฤติกรรมมนุษย์ด้วยรูปแบบของกลไก (Cartesian mechanics) เท่านั้น คือถึงแม้เราจะสามารถสร้างเครื่องจักรที่ทำงานตอบสนองการกระตุ้นต่าง ๆ ได้ดีเพียงใดก็ตาม สามารถโต้ตอบด้วยถ้อยคำมนุษย์ได้ แต่การตอบสนองนั้นก็จะเป็นไปแบบจำกัดตามที่ได้กำหนดไว้  เครื่องจักรนั้นจะไม่สามารถตอบสนองได้เสรีเหมือนมนุษย์  โดยเฉพาะในเรื่องการสร้างสรรค์ (creativity) ของภาษามนุษย์  เดการ์ตจึงสรุปว่าต้องมีอีกหนึ่งสาระ (substance) นั่นคือจิตมนุษย์ (mind) ที่ทำให้มนุษย์สามารถคิดและตั้งคำถามกับสิ่งต่าง ๆ ได้  man has unique abilities that cannot be accounted for on purely mechanistic grounds, although, to a very large extent, a mechanistic explanation can be provided for human bodily function and behavior (Descartes)

Noam Chomsky on René Descartes  https://youtu.be/EVFBABFdLXE

ฮัมโบลดต์ก็มองลักษณะเดียวกันว่าความสามารถทางภาษาเป็นคุณสมบัติเฉพาะของมนุษย์ที่มีมาแต่กำเนิด ภาษาไม่ใช่สิ่งที่สร้างขึ้นหรือได้รับมาภายหลังแต่ต้องมีต้นเค้าอยู่ภายในจิตมนุษย์  language . . . must be looked upon as being an immediate given in mankind. . . . Language could not be invented or come upon if its archetype were not already present in the human mind (Humboldt) เห็นได้จากการที่เด็กสามารถเรียนรู้สร้างความเข้าใจในภาษาของตนได้ในเวลาที่สั้นและในช่วงระยะเวลาหนึ่งและไม่ได้เป็นการเรียนแบบเป็นกลไก   "A further proof that children do not mechanically learn their native language but undergo a development of linguistic capacity is afforded by the fact that all children, in the most different imaginable circumstances of life, learn to speak within a fairly narrow and definite time span, just as they develop all their main capacities at certain definite growth stages" (Humboldt)

ชอมสกีได้อ่านงานของฮัมโบลดต์ ในช่วงปีค.ศ.1960 และก็ประหลาดใจว่ามีความคิดในแบบเดียวกับตนเองที่มองว่าภาษาเป็นคุณสมบัติเฉพาะของมนุษย์  ชอมสกีเขียนหนังสือ Cartesian Linguistics: A Chapter in the History of Rationalist Thought (1966) โดยอ้างถึงความคิดทางภาษาศาสตร์ที่มีมานานแล้วในฝั่งยุโรป   แนวคิดหลักคือเน้นถึงการสร้างสรรค์ (creativity) ของภาษาซึ่งถูกมองว่าเป็นลักษณะเฉพาะของมนุษย์  ซึ่งไม่พบในสัตว์ชนิดอื่น  ทำให้มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่สามารถใช้เหตุผล (rational) ไม่กระทำตามสัญชาติญาณ (instinct) หรือเพียงแค่ตอบสนองสิ่งเร้า ชอมสกีจึงปฏิเสธแนวคิดแบบพฤติกรรมนิยม (behaviorism) และว่าภาษาไม่ใช่เรื่องของการเรียนรู้ผ่านสิ่งเร้าแบบที่บลูมฟิลด์เชื่อและที่สกินเนอร์ (B.F. Skinner) เสนอในหนังสือ Verbal Behavior (1957)  ภาษาจึงไม่ใส่สิ่งที่เรียนรู้ (learn) แต่เป็นสิ่งที่งอกงามขึ้น (grow) โดยอาศัยเพียงแรงกระตุ้นเล็กน้อย  ชอมสกีว่าแนวคิดแบบพฤติกรรมนิยมของสกินเนอร์นั้นไม่ถูกต้องเลย  “As fas as the Skinner thing is concerned … I think it’s a fraud.”

การรู้แต่กำเนิด

ชอมสกีเชื่อเหมือนฮัมโบลดต์ว่าความสามารถทางภาษาเป็นสิ่งที่ติดตัวมนุษย์มาแต่กำเนิด  เพราะถ้าภาษาเป็นสิ่งที่เรียนจากพฤติกรรมการตอบสนอง การเลียนแบบสิ่งที่ได้ยินแบบที่พวกนักประสบการณ์นิยม (empiricism) เชื่อว่าเป็นเรื่องของกระบวนการอุปนัย (inductive) ที่ทำให้เราเรียนภาษาหรือสร้างความรู้และมโนทัศน์ต่าง ๆ ได้    เราก็อธิบายไม่ได้ว่า  ทำไมเด็กถึงสามารถพูดประโยคใหม่ ๆ โครงสร้างใหม่ ๆ แบบที่ไม่เคยได้ยินมาก่อนได้ ซึ่งชอมสกีเรียกว่าเป็นความไม่สมบูรณ์ของสิ่งเร้า (poverty of stimulus) ชอมสกีเชื่อแบบพวกนักเหตุผลนิยมว่ามีสิ่งที่เป็นความรู้แต่กำเนิดอยู่    เงื่อนไขที่กลไกที่เป็นสิ่งที่รู้แต่กำเนิดนี้จะใช้งานได้ (activate) คือการได้รับสิ่งเร้าที่เหมาะสม ชอมสกีอ้างเดการ์ตที่ว่า มีสิ่งที่เป็นความคิดแต่กำเนิด (innate ideas) ของมนุษย์อยู่ เช่น ความคิดเรื่องการเคลื่อนไหว  ความเจ็บปวด  สี  เสียง  รวมถึงความที่เรารู้ว่าถ้าของสิ่งใด ๆ เท่ากับของชิ้นหนึ่ง สิ่งเหล่านั้นแต่ละอันก็จะเท่ากันด้วย  ก็มาจากส่วนที่ทำหน้าที่คิด (faculty of thinking)  ซึ่งความคิด (idea) เหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่ได้มาจากภายนอก  ชอมสกีมองว่าภาษาก็มีลักษณะแบบเดียวกัน  เราจึงไม่สามารถ “สอน” ภาษาให้กับเด็ก  ทำได้เพียงสร้างเงื่อนไขที่เหมาะสมให้เด็กได้พัฒนาสมรรถพลภาษา (language faculty) ในตัวเองขึ้นมา

Noam Chomsky on Language Aquisition  https://youtu.be/7Cgpfw4z8cw

ภาษาภายนอกและภาษาภายใน

ชอมสกีมองว่าภาษาที่เราพูดเราได้ยินเป็นภาษาภายนอก (E-language) คำว่า E เป็นทั้ง external และ extension ที่ไม่ได้อยู่ในจิต  ส่วนภาษาภายใน (I-language) เป็นอะไรที่ internal และ individual อยู่ในจิตมนุษย์  ภาษาภายในเป็นภาวะความรู้ทางภาษาของมนุษย์ (Knowledge of Language) ซึ่งมีการพัฒนามาตั้งแต่เด็กจนสมบูรณ์ในผู้ใหญ่   ภาษาภายนอกจึงเป็นเรื่องของการใช้หรือกฤตกรรมภาษา (performance) ในขณะที่ภาษาภายในเป็นเรื่องของความรู้หรือสามัตถิยะภาษา (competence)

ทฤษฎีภาษาศาสตร์

ชอมสกีมองว่าความคิดที่มองการเรียงลำดับคำในโครงสร้างของภาษาเป็นภาพสะท้อนลำดับของความคิดนั้นเป็นการมองที่ง่ายเกินไป   และมองว่าไวยากรณ์ดั้งเดิมและพวกไวยากรณ์โครงสร้างมีข้อจำกัด   ทำเพียงแค่จัดกลุ่มจัดประเภท  ทำรายการข้อยกเว้นต่าง ๆ  แต่ไม่ได้ทำออกมาเป็นกฎแบบเพิ่มพูน (generative)   บูคร็อง (De Beaugrande)  บอกว่าชอมสกีเห็นแต่ข้อเสียของไวยากรณ์โครงสร้าง   จนถึงกับบอกว่า เราจะไม่ได้ความรู้อะไรขึ้นมาจากการกระบวนการที่นักภาษาศาสตร์โครงสร้างทำ

ชอมสกีว่าทฤษฎีภาษาศาสตร์ไม่ใช่สิ่งที่เป็นเหมือนคู่มือขั้นตอนสำหรับวิเคราะห์ภาษา (a manual of procedures) ไม่ใช่การกำหนดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล  เพราะเราจะไม่ได้ความรู้ทางภาษาอย่างแท้จริง แต่ควรนำเสนอไวยากรณ์ที่สามารถสะท้อนให้เห็นถึงการสร้างประโยคต่าง ๆ แบบที่มนุษย์สามารถรับรู้เข้าใจประโยคต่าง ๆ ที่ไม่เคยเห็นหรือได้ยินมาก่อนได้   สำหรับชอมสกี ทฤษฎีเป็นสิ่งที่เป็นนามธรรม (abstract)  ทฤษฎีในศาสตร์ต่าง ๆ ก็มีลักษณะเป็นการอธิบายความเป็นจริง (reality) และคำอธิบายทางทฤษฎีก็มีลักษณะเป็นนามธรรม   และในการสร้างทฤษฎีในศาสตร์อื่น ๆ เราก็ต้องกันส่วนต่าง ๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องออก  สนใจเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องเท่านั้น  ชอมสกีจึงใช้หลักการเดียวกันนี้มองว่าทฤษฎีภาษาศาสตร์ก็มีลักษณะที่เป็นอุดมคติ (idealized) ด้วย  เห็นได้จากการที่ใช้แบบจำลอง (model) ว่ามี ผู้พูดผู้ฟังในอุดมคติ (ideal speaker-hearer)  ซึ่งอยู่ในสังคมที่ผู้คนพูดภาษาแบบเดียวกัน (homogeneous speech community)  เมื่อพูดถึงผู้พูดผู้ฟังในอุดมคติก็ไม่ต้องกังวลว่าบุคคลนั้นพัฒนาภาษาภายใน (I-language) ไปถึงระดับไหนแล้ว  ไม่ต้องกังวลว่าแต่ละคนอาจมีความรู้ (knowledge) ของภาษาไม่เท่าเทียมกัน    สามัตถิยะภาษา (competence) คือความรู้ของผู้พูดผู้ฟังในอุดมคตินี้   หน้าที่ของนักภาษาศาสตร์  คืออธิบายสามัตถิยะภาษานี้ว่าเป็นอย่างไร   ซึ่งก็คือการหาไวยากรณ์ของภาษานั้น ๆ

สามัตถิยะภาษาและกฤตกรรมภาษา

ชอมสกีพูดเรื่องทฤษฎีภาษาศาสตร์ว่าเกี่ยวข้องกับผู้พูดผู้ฟังอุดมคติในสังคมที่พูดภาษาแบบเดียวกัน (linguistic theory is concerned with ideal speaker-hearer in homogenous community) เพื่อจะแยกความแตกต่างระหว่างสามัตถิยะภาษากับกฤตกรรมภาษา  เพราะว่าในความเป็นจริง คนเรามีการพูดผิดพลาด  มีการเริ่มผิด (fault start)  แก้ไขตัวเอง (self-correction)  หรือมีข้อจำกัดอื่น ๆ เช่น เรื่องความสามารถในการจำ (memory)  สามัตถิยะภาษากับกฤตกรรมภาษานั้นคล้ายกับ langue-parole  แต่ต่างกันที่เราไม่ได้มองสามัตถิยะภาษาว่าเป็นเพียงคลังของข้อมูลความรู้ร่วมกันในสังคม (social collective)  แต่เป็นระบบของกระบวนการแบบเพิ่มพูน (generative processes) ของปัจเจกบุคคล

ความรู้เกี่ยวกับภาษาที่ผู้พูดมีอยู่เป็นสิ่งที่มีโดยไม่รู้ตัว (unconscious) เช่น การที่สามารถตัดสินได้ว่าอะไรเป็นประโยคในภาษานั้น ๆ  แม้ว่าคนทั่วไปจะไม่สามารถอธิบายได้ว่าทำไมประโยคแบบนี้ถึงไม่ใช่ประโยคทีไม่ใช้กัน  เปรียบเหมือนกับที่เราสามารถเดินทางแต่เราก็ไม่สามารถอธิบายได้ว่ากลไกกล้ามเนื้อและประสาทและสมองส่วนไหนบ้างที่ทำให้เกิดการเดินได้   ความรู้ของภาษาจึงไม่ใช่สิ่งที่เราสามารถหาได้จากการสังเกตเห็นโดยตรง  ทำได้เพียงการสังเกตพฤติกรรมการใช้ภาษา (observe linguistics behavior) หรือดูว่าคนเรามีการใช้ความรู้ทางภาษานี้อย่างไรในรูปแบบต่าง ๆ   หรือให้เจ้าของภาษาช่วยตัดสินว่าประโยคที่เห็นนั้นใช้ได้หรือไม่ได้    เราเรียกว่าความรู้ของภาษานี้ว่า สามัตถิยะภาษา   และเรียกสิ่งที่เราสังเกตเห็นทางภาษาว่าคือ กฤตกรรมภาษา (performance)    ปัญหาคือ สามัตถิยะภาษาไม่ใช่สิ่งเดียวที่มีผลต่อกฤตกรรมภาษาหรือการใช้ภาษาที่เกิดขึ้น   ดังนั้น เราจึงไม่อาจถือว่าทุกอย่างที่คนเราพูดออกมาจะต้องเกี่ยวข้องกับสามัตถิยะภาษา   ประโยคที่พูดอาจเป็นประโยคไม่สมบูรณ์ (fragment) ก็ได้ ถ้ามีอะไรมาขัดจังหวะการพูดขณะนั้น ชอมสกีเสนอให้ใช้ไวยากรณ์เพิ่มพูน (generative grammar) เป็นแบบจำลองในการอธิบายสามัตถิยะภาษา   ซึ่งก็เป็นไปได้ที่เจ้าของภาษาอาจมองไม่เห็นไวยากรณ์ที่ตนเองมีอยู่  แต่ถ้าสามารถชี้นำให้เห็นได้ ก็ต้องยอมรับว่านั่นเป็นความรู้ (knowledge) ที่มีอยู่  เช่น ในประโยค  flying planes can be dangerous  ในแวบแรกเราอาจจะมองไม่เห็นความกำกวม  เข้าใจเพียงว่า การบินเครื่องบินอาจเป็นอันตรายได้  แต่ไวยากรณ์บอกได้ว่าประโยคนี้มีความกำกวมอยู่  และเมื่อเราชี้ให้เห็นว่ามีความหมายที่สองอยู่  (เครื่องบินที่กำลังบินอยู่เป็นอันตรายได้) ผู้พูดทั่วไปก็จะนึกออกได้  เป็นต้น

(1) a. They talked to Sue and I about the accident.

b. Me and Sue saw the accident.

(2) a. They talked to I about the accident.

b. Me saw the accident.      (Cowper 1992:2)

ตัวอย่าง (1)-(2) เป็นตัวอย่างที่น่าสนใจว่าเราจะจัดให้ (1a), (2a) เป็นประโยคที่ถูกไวยากรณ์ (grammatical) หรือไม่  ประโยค (1) เป็นประโยคที่ได้ยินบ่อย ในขณะที่ประโยค (2) แทบจะไม่เคยพบเห็นเลย  แต่ผู้พูดภาษาอังกฤษส่วนใหญ่ก็จะจัดให้ทั้ง (1a),(1b),(2a),(2b) เป็นประโยคที่ผิดไวยากรณ์เพราะใช้รูปการก (case form) ผิด  การจะสร้างแบบจำลองไวยากรณ์เพื่ออธิบายภาษาอังกฤษนี้ ก็จะต้องตัดสินใจให้ได้ก่อนว่าจะให้ประโยคเหล่านี้ถูกหรือผิดไวยากรณ์  หากจัดให้ประโยค (1) เป็นประโยคที่ผิดไวยากรณ์เหมือนประโยค (2) ก็จะต้องมีคำอธิบายด้วยว่าทำไมประโยค (1) จึงพบว่ามีการใช้เกิดขึ้นแล้วทำไมประโยค (2) ถึงแทบไม่เคยพบว่ามีผู้ใดใช้เลย  หรือหากจัดให้ประโยค (1) ถูกไวยากรณ์  ไวยากรณ์ที่สร้างขึ้นก็ต้องมีกฎยอมยกเว้นในกรณีของ coordination นี้   ประเด็นก็คือ  ในการที่จะสร้างแบบจำลองขององค์ความรู้ทางภาษาของเจ้าของภาษา (native speaker's linguistic knowledge)  เราต้องคอยถามตัวเองอยู่ตลอดและตัดสินข้อมูลภาษานั้นว่าอะไรถูกไวยากรณ์หรือไม่ถูกไวยากรณ์

ทฤษฎีและไวยากรณ์

ตัวแบบจำลอง (model) ขององค์ความรู้ทางภาษา ก็คือ ไวยากรณ์ (grammar) ซึ่งชอมสกีมองว่าต้องสามารถใช้ตัดสินได้ว่าประโยคใดบ้างที่ถูกไวยากรณ์ (grammatical)  ชอมสกีว่าแนวคิดของเขาต่างจากงานของพวกนักภาษาศาสตร์โครงสร้าง   เพราะถึงแม้ว่านักภาษาศาสตร์โครงสร้างจะนั่งวิเคราะห์ภาษาต่าง ๆ แต่ก็ไม่ได้พยายามหาคำอธิบายใด ๆ ออกมาให้ชัดเจน

เมื่อประโยคเป็นไปตามกฎที่ระบุไว้ในไวยากรณ์   เรากล่าวว่า ไวยากรณ์สร้าง (generate) ประโยคนั้นได้ ซึ่งไวยากรณ์ก็มีหลายระดับ   ไวยากรณ์ที่สามารถสร้างประโยคที่ถูกไวยากรณ์ทั้งหมดในภาษาได้  และจะไม่สร้างประโยคใดที่ผิดไวยากรณ์ออกมา เรียกว่ามีความสมบูรณ์ระดับสังเกตเห็นได้ (observationally adequate)  แต่เนื่องจากภาษาไม่ได้เป็นเพียงคำที่มาเรียงต่อกัน  แต่มีโครงสร้างความสัมพันธ์ภายใน   ไวยากรณ์ที่สามารถสะท้อนให้เห็นถึงตัวองค์ความรู้ทางภาษาของผู้พูด (native speaker's knowledge)  เช่น  สามารถแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ของ 2 ประโยคที่ผู้พูดก็เห็นว่ามีความสัมพันธ์กัน  เช่น  Sue started the car กับ The car started  เรียกว่า มีความสมบูรณ์ระดับพรรณนา (descriptive adequate) ซึ่งเป็นระดับที่สูงขึ้น       แต่ชอมสกียังมองไปไกลกว่านั้น  เนื่องจากไวยากรณ์เป็นการพรรณนาถึง (description) สามัตถิยะภาษา (competence) ในแต่ละภาษา  แต่เมื่อเริ่มต้นนั้น  เด็กเริ่มต้นจากสภาพเดียวกัน  ไม่ว่าจะเป็นคนเชื้อชาติใด  ขอเพียงแต่ได้อยู่ในบริบทสังคมที่พูดภาษานั้น   ก็จะพัฒนาความรู้ภาษานั้นขึ้นมาได้   แสดงว่ามีสิ่งที่เป็นคุณสมบัติร่วมกันของมนุษย์ที่ติดตัวมาแต่เกิด ซึ่งถือว่าเป็น biological endowment for language  คือ ไวยากรณ์สากล (universal grammar)

เราไม่ได้ต้องการเพียงเข้าใจความรู้ทางภาษา (knowledge of a language)  เราต้องการรู้ว่าความรู้นี้รู้มาได้อย่างไร (how knowledge of language can be acquired) ซึ่งสามารถสังเกตได้จากการรับภาษาของเด็ก (language acquisition) ชอมสกีว่าทฤษฎี (theory) อาจไม่จำเป็นต้องบอกว่าจะสร้างไวยากรณ์ขึ้นมาอย่างไร  แต่ควรจะบอกว่าจะตัดสินและเลือกไวยากรณ์ได้อย่างไร เพราะไวยากรณ์ที่นักภาษาศาสตร์สร้างขึ้นอาจมีได้หลายระดับ  ทฤษฎีภาษาศาสตร์ที่ไปถึงความสมบูรณ์ระดับอรรถาธิบาย (explanatory adequate) นั้น จะสามารถตัดสินได้ว่าไวยากรณ์ที่สมบูรณ์ระดับพรรณนา (descriptive adequate grammar) อันไหนดีกว่าโดยดูความสอดคล้องกับไวยากรณ์สากล (universal grammar) คือบอกได้ว่าไวยากรณ์ไหนอธิบายได้สอดคล้องกับความรู้แต่กำเนิด (innateness) มากกว่า

ชอมสกีมองทฤษฎีภาษาศาสตร์แบบจิตนิยม (mentalist)  คือเป็นการค้นหาความเป็นจริงทางจิต (mental reality) ที่อยู่เบื้องหลังพฤติกรรมการใช้ภาษาอีกที  ไม่ควรเป็นแค่การสังเกตพฤติกรรม เพราะนั่นเป็นเพียงการพรรณนา (describe)  ไม่ใช่การอรรถาธิบาย (explain)    การสังเกตเป็นเพียงการให้หลักฐานในเบื้องต้นที่เกี่ยวกับความเป็นจริงทางจิต (mental reality)  จึงไม่ใช่เรื่องของการศึกษาภาษาศาสตร์อย่างแท้จริง

บูคร็อง (De Beaugrande) บอกว่าชอมสกีใช้คำว่าไวยากรณ์ (grammar) ใน 2 ความหมาย คือ หมายถึงสิ่งที่นักภาษาศาสตร์สร้างขึ้นเพื่ออธิบายภาษาภายใน (I-language) และหมายถึงทฤษฎีของภาษาภายใน (theory of I-language)   เจ้าของภาษาอาจไม่ตระหนักถึงกฎทั้งหมดที่ตัวเองมี  จึงเป็นหน้าที่ของนักภาษาศาสตร์ที่จะหาว่าผู้พูดในภาษานั้นรู้อะไร  ชอมสกีเปรียบเทียบว่าเหมือนกับการหาทฤษฎีของการรับรู้ภาพ (visual perception)  ที่พยายามศึกษาว่าคนเราเห็นภาพได้อย่างไรและกลไกที่ทำให้เห็นคืออะไร  ซึ่งไม่สามารถทำได้ด้วยการไปยึดถือเอาสิ่งที่มีคนมาบอกว่า เขาเห็นอะไรและทำไมมาใช้ศึกษา

การเสนอให้ใช้ไวยากรณ์ที่สร้างโครงสร้างแสดงความสัมพันธ์เชิงรูปนัย (formal relation) ของส่วนต่าง ๆ  และให้สามารถสร้างประโยคที่ถูกไวยากรณ์ทั้งหมดที่เป็นไปได้นั้นคล้ายกับงานทางด้านเคมีที่สร้างสารประกอบที่เป็นไปได้ทั้งหมด   หรือคล้ายกับทางฟิสิกส์ที่มีการสร้างกฎต่าง ๆ โดยอาศัยสิ่งที่สร้าง (construct) ขึ้น คือ มวลและอิเล็กตรอน  ในภาษาศาสตร์เราก็มีกฎซึ่งอาศัยสิ่งที่สร้างขึ้นอย่างหน่วยเสียง วลี

ชอมสกีเสนอให้ศึกษาไปถึงไวยากรณ์สากล  คือ ทฤษฎีของภาษานอกจากจะต้องพรรณนาเกี่ยวกับภาษานั้น ๆ แล้ว  ยังต้องมองลึกลงไปอีกถึงสิ่งที่เป็นธรรมชาติของภาษาจริง ๆ  ซึ่งชอมสกีถือว่าเป็นงานหลักของนักภาษาศาสตร์เลย ชอมสกีแยกไวยากรณ์สากล เป็น 2 อย่าง คือ formal กับ substantive

ทฤษฎีของ substantive universal  มองว่าหน่วยต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นภาษาใดจะมีรากฐานจากหน่วยสากลจำนวนหนึ่ง  เช่น ทฤษฎีลักษณ์บ่งความต่าง (distinctive feature) ของเจคอบสัน (Jakobson)  ที่ให้มีสากลลักษณ์ (universal feature) ทางสัทศาสตร์จำนวนหนึ่งที่เป็นพื้นสำหรับทุกเสียงในทุกภาษา

ส่วนทฤษฎีของ formal universal เป็นเรื่องการสรุปเอาความคิด (abstract) เกี่ยวกับเงื่อนไขทางรูปนัย (formal condition) เช่น  ลักษณะของกฎและวิธีการใช้   เช่น  การเสนอว่าไวยากรณ์ต้องมีส่วนที่เป็นกฎปริวรรต (transformation rule)  เป็นต้น

การจะดูว่าไวยากรณ์ไหนดีกว่า  ให้ดูที่การสอดคล้องกับความรู้แต่กำเนิด (innateness) ซึ่งสามารถดูได้จากเรื่องการรับภาษา (language acquisition) ได้  เด็กมีความสามารถที่สังเกตข้อมูลภาษาที่ได้รับแล้วสร้างไวยากรณ์เพิ่มพูน (generative grammar) ขึ้นมาได้   ถ้าเรามองเด็กเป็นเหมือนกลไก (device) ที่สร้างทฤษฎีเกี่ยวกับภาษา (construct a theory) ขึ้นโดยการตั้งสมมติฐานที่เข้ากับข้อมูลที่ได้ ชอมสกีมองว่าตรงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของการสรุปจากการอุปนัย (inductive generalization) ชอมสกีเชื่อว่าเด็กสามารถเรียนได้โดยที่ไม่ต้องสอน  เพียงแค่ให้ข้อมูลไปกระตุ้นความรู้ (trigger knowledge) ที่มีอยู่แล้ว  ต่างจากพวกนักประสบการณ์นิยม (empiricism) ที่มองการเรียนรู้ภาษาว่าเป็นขบวนการอุปนัย (inductive) ดังนั้นต้องมีการเตรียมเพื่อจะสอน  ต้องมีสิ่งเร้าที่ดีที่เหมาะจึงจะได้ผลดี   สำหรับชอมสกีมองว่าเด็กมีเซ็ทของสมมติฐาน (hypotheses) ที่เป็นไปได้อยู่  เพียงแต่เลือกว่าจะใช้อันไหนเพื่อให้เหมาะกับภาษาที่ได้ยิน  สิ่งนี้เป็นความรู้แต่กำเนิดที่มีอยู่ในหัวเรา  ไม่ใช่สิ่งที่ต้องเรียนรู้หรือคิดค้นขึ้น   ข้อโต้เถียงตรงนี้เป็นเรื่องความแตกต่างระหว่างนักประสบการณ์นิยม (empiricism) กับนักเหตุผลนิยม (rationalism)

ไวยากรณ์ปริวรรต

ความคิดเรื่องการใช้กฏปริวรรตมาจากการนำเสนอลำดับชั้นของไวยากรณ์ (hierarchy of grammar)  (1956) ซึ่งเป็นการแบ่งประเภทไวยากรณ์รูปนัย (formal grammar) ออกเป็น 4 กลุ่มตามลักษณะของกฏเขียนใหม่ (rewriting rule)  และแต่ละประเภทก็จะมีความสามารถหรือพลัง (power) ที่แตกต่างกัน   ซึ่งการแบ่งนี้ก็สอดคล้องกับแนวคิดเรื่องทฤษฎีออโตมาตา (automata) ในทางคอมพิวเตอร์  ระดับที่มีพลัง (power) น้อยสุดคือ ไวยากรณ์ปรกติ (regular grammar) ซึ่งมีพลังเท่ากับออโตมาตาสถานะจำกัด (finite state automata)  ระดับที่สูงสุดคือ ไวยากรณ์ไร้ขีดกั้น (unrestricted grammar) ซึ่งมีพลังเท่ากับทัวริ่งแมชีน (Turing machine) ในทางคอมพิวเตอร์  ชอมสกีจึงเสนอว่า ไวยากรณ์โครงสร้างวลี (Phrase Structure Grammar) หรือไวยากรณ์ไม่พึ่งบริบท (context-free grammar) นั้นไม่เพียงพอต่อการอธิบายภาษา  ต้องใช้กฎปริวรรต (transformation rule) เพื่อเพิ่มพลังของไวยากรณ์  เรื่องความเรียบง่าย (simplicity) ก็เป็นเรื่องสำคัญอีกเรื่องที่ชอมสกียกมาสนับสนุนทฤษฎีตัวเอง ชอมสกีมองว่าการมีองค์ประกอบของการปริวรรต (transformation) นั้นทำให้ไวยากรณ์เรียบง่ายมากขึ้นกว่าการให้มีเพียงกฎสำหรับโครงสร้างวลี (phrase structure) เพียงอย่างเดียว

Grammar

Languages

Automaton

Production rules (constraints)*

Type-0

Recursively enumerable

Turing machine

α -> β

(no restrictions)

Type-1

Context-sensitive

Linear-bounded non-deterministic Turing machine

α A β -> α γ β

Type-2

Context-free

Non-deterministic

pushdown automaton

A -> γ

Type-3

Regular

Finite state automaton

A -> a  and

A -> a B

* Meaning of symbols:

a = terminal;   α = terminal, non-terminal, or empty;  β = terminal, non-terminal, or empty;  γ = terminal or non-terminal; A = non-terminal;  B = non-terminal

(http://en.wikipedia.org/wiki/Chomsky_hierarchy)

Three models for the description of language

https://chomsky.info/wp-content/uploads/195609-.pdf

ในหนังสือ Syntactic Structure ชอมสกียกเอาแบบจำลองของแชนนอนและวีเวอร์ (Shanon and Weaver, 1949) มาใช้อธิบายแบบจำลองไวยากรณ์  โดยชอมสกีชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองสถานะจำกัด (finite state) นั้นไม่สามารถใช้อธิบายภาษามนุษย์ได้   ไวยากรณ์สถานะจำกัด (finite state grammar)  เป็นแบบจำลองที่มองไวยากรณ์ว่ามีสถานะจำกัด  เช่น จากสถานะเริ่มต้นเมื่อเลือกคำหนึ่งแล้วก็จะย้ายไปยังอีกสถานะหนึ่งเป็นเช่นนี้ไปจนถึงสถานะสุดท้าย  ไวยากรณ์สถานะจำกัดสามารถสร้างประโยคไม่จำกัดได้ เช่น ตัวอย่างรูปข้างล่าง (Chomsky 1957:19)

ตัวอย่างแบบจำลองนี้สามารถสร้างประโยค The old old old ... man comes. ได้  อย่างไรก็ดี ชอมสกีชี้ให้เห็นว่าไวยากรณ์สถานะจำกัดนี้มีข้อจำกัด เช่น ไม่สามารถใช้อธิบายภาษาที่มีสมมาตรของหน่วยซ้ายขวาได้  คือไม่สามารถสร้างภาษาแบบ aaabbb ที่มีจำนวน a เท่ากับ b ได้   ซึ่งภาษามนุษย์มีประโยคที่มีคำที่อยู่ห่างกันแต่มีความสัมพันธ์ต่อกันได้  เช่น  if .....  then .....

ชอมสกีกล่าวถึงแบบจำลองโครงสร้างวลี (phrase structure model)  ซึ่งมีพลัง (powerful) มากขึ้นว่าเป็นแบบจำลองที่นักภาษาศาสตร์ได้ทำกันมา เป็นการจัดกลุ่มข้อมูลภาษาแบบการจัดจำพวก (taxonomy)  แล้วสรุปเป็นกฎแบบไม่พึ่งบริบท (context free) ได้  เรียกว่าเป็นไวยากรณ์ไม่พึ่งบริบท (context free grammar)   อย่างไรก็ตามชอมสกีว่าแบบจำลองนี้ไม่เหมาะสมที่จะใช้อธิบายภาษา (inadequate in a weaker sense) เพราะภาษาอังกฤษสามารถมีหน่วยที่อยู่แบ่งแยกห่างกัน (discontinuous elements) ซึ่งแบบจำลองนี้ไม่สามารถจะจัดการได้อย่างเหมาะสม  แม้ว่าแบบจำลองโครงสร้างวลีจะสามารถใช้เขียนกฎอธิบายภาษาที่มีสมมาตรได้  แต่ก็มีปัญหากรณีที่ภาษานั้นมีส่วนที่สัมพันธ์กันอยู่ห่างกันและมีการตัดของสายพึ่งพา (cross-serial dependency) ดังตัวอย่างที่บุกซ์ (Boeckx, 2006:35-38) กล่าวถึงชอมสกีด้วยความชื่นชมในอัจฉริยะภาพของเขาที่สามารถมองเห็นลักษณะการใช้คำช่วยกริยาภาษาอังกฤษและสรุปมาเป็นกฎง่าย ๆ สั้น ๆ ได้ว่า

Aux -> Inflection (M) (have en) (be ing)

คือแสดงให้เห็นว่า have en  มีความเกี่ยวข้องถ้าจะปรากฏก็จะปรากฏร่วมกัน  be ing ก็เช่นกัน  แต่เมื่อสร้างเป็นประโยคแล้วลำดับจะต้องมีการสลับ  (have be en V ing)  ลักษณะนี้ก่อให้เกิดโครงสร้างแบบมีการตัดของสายพึ่งพา (cross-serial dependency) ที่ have สัมพันธ์กับ en และ be สัมพันธ์กับ ing  ซึ่งไวยากรณ์โครงสร้างวลีไม่เพียงพอที่จะใช้อธิบายกรณีนี้   ด้วยเหตุนี้ ชอมสกีจึงนำเสนอแบบจำลองปริวรรต (transformational model) ซึ่งจะมีพลังมากกว่าแบบจำลองโครงสร้างวลีเพราะจะย้ายที่คำที่มีปัญหานี้ได้  และยังสามารถแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างประโยคต่าง ๆ อย่างเป็นธรรมชาติมากกว่าแบบจำลองโครงสร้างวลี

แบบจำลองปริวรรตต้องเป็นไวยากรณ์เพิ่มพูน  คือ เป็นไวยากรณ์ที่สามารถสร้างประโยคที่ถูกไวยากรณ์ (grammatical) ได้ทั้งหมดและไม่สร้างประโยคที่ผิดไวยากรณ์ (ungrammatical)   ตรงนี้ชอมสกีแยกระหว่างความถูกต้องทางไวยากรณ์ (grammaticality) กับความยอมรับได้ (acceptability) ของประโยค   อย่างแรกเป็นเรื่องของสามัตถิยะภาษา (competence) อย่างหลังเป็นเรื่องของกฤตกรรมภาษา (performance)   ความถูกต้องทางไวยากรณ์เป็นเพียงหนึ่งในหลายปัจจัยของการยอมรับได้ (acceptability)

ชอมสกีนิยามภาษาด้วยวิธีการทางคณิตศาสตร์ว่าเป็นเซ็ทของประโยคที่มีจำนวนไม่จำกัด (infinite set)  ซึ่งแต่ละประโยคสร้างขึ้นจากเซ็ทของหน่วยภาษาจำนวนจำกัด (finite set of elements) คือมีจำนวนหน่วยเสียงจำกัด ตัวอักษรจำกัด   การที่จะทำเช่นนี้ได้   กฎจึงต้องมีลักษณะที่เรียกซ้ำได้ (recursive)    ด้วยลักษณะนี้ ไวยากรณ์ที่ได้จึงสอดคล้องกับความเป็นจริงที่คนเราสามารถสร้างและเข้าใจประโยคต่าง ๆ ได้ไม่จำกัด  เรียกว่าเป็นลักษณะที่เป็นการสร้างสรรค์ (creative aspect) ที่ทุกภาษามี

โครงสร้างลึกและโครงสร้างผิว

แนวคิดเรื่องของโครงสร้างลึกและโครงสร้างผิวในไวยากรณ์ปริวรรตเทียบได้กับแนวคิดที่นำเสนอในไวยากรณ์พอร์ตรอยัล (Port-Royal) ในช่วงทศวรรษ 1660  (โดยนักภาษาศาสตร์กลุ่มนี้ได้รับอิทธิพลความคิดมาจากเดการ์ต (Descartes) อีกทีและนำเสนอไวยากรณ์สากลที่อธิบายว่าไวยากรณ์เป็นสิ่งเดียวกับกระบวนความคิด (mental process))  ซึ่งมีกฎที่จะใช้สร้างโครงสร้างลึก  และเชื่อมโยงต่อไปยังโครงสร้างผิวอีกที  ไวยากรณ์ปริวรรต (Transformation grammar) ที่ชอมสกีใช้จึงมองได้ว่าเป็นรูปแบบใหม่ที่ชัดเจนมากขึ้นของทฤษฎีไวยากรณ์พอร์ตรอยัล

it seems to me quite accurate, then, to regard the theory of transformational generative grammar, as it is developing in current work, as essentially a modern and more explicit version of the Port-Royal theory (Cartesian Linguistics : 39)

โครงสร้างลึก (deep structure) เป็นสิ่งที่ซ่อนอยู่ภายใน (underlines) ของประโยคจริง ๆ ที่ปรากฏและเป็นตัวกำหนดความหมายของประโยคนั้นโดยผ่านกระบวนการตีความ (interpretation) ด้วยกฎ   โครงสร้างลึกกลายไปเป็นโครงสร้างผิว (surface structure) โดยการผ่านกฎปริวรรต (T-rule)   ชอมสกียกตัวอย่างประโยคที่มีโครงสร้างผิวนั้นคล้ายกัน  แต่จริง ๆ มีความแตกต่างกันมาก  เช่น  John is easy to please กับ John is eager to please.  ทั้งสองประโยคนี้แม้ดูรูปผิวจะคล้ายกัน   แต่จริง ๆ แล้วต่างกันทางวากยสัมพันธ์มาก  เพราะเราพูดว่า It is easy to please John แต่เราไม่พูดว่า *It is eager to please John  ชอมสกีจึงบอกว่าไวยากรณ์แบบของเขาอธิบายได้ดีกว่า  เพราะกำหนดให้สองประโยคนี้มีโครงสร้างลึกที่ต่างกัน  หรือในทางกลับกัน  ประโยคที่ดูภายนอกแตกต่างกัน  แต่จริง ๆ มีความสัมพันธ์กัน  เช่น  ประโยคกรรตุวาจก (active voice) และประโยคกรรมวาจก (passive voice)  ควรจะมีโครงสร้างลึกเหมือนกัน

นอกจากนี้ ยังสามารถใส่ข้อมูลเรื่องประธานทางไวยากรณ์ (grammatical subject) กับประธานทางตรรกะ (logical subject) เข้าไปได้โดยประธานทางไวยากรณ์เป็นเรื่องของโครงสร้างผิว  แต่ประธานทางตรรกะเป็นเรื่องของโครงสร้างลึก  และสามารถกำหนดหัวเรื่อง (topic) ตามโครงสร้างผิวได้ว่าจะต้องเป็น NP ซ้ายสุดที่อยู่ภายใต้ S

พัฒนาการของทฤษฎี

ในหนังสือ Syntactic Structure ชอมสกีเสนอภาพไวยากรณ์ที่มีโครงสร้างวลี  โครงสร้างการปริวรรต และการแปรหน่วยเสียงของหน่วยคำ (morphophonemics)    ไวยากรณ์ประกอบด้วยกฎที่จะสร้างโครงสร้างวลี และกฎที่จะแปลงสายอักขระ (string) ของหน่วยคำเป็นสายอักขระของหน่วยเสียง   กฎทั้งสองชุดเชื่อมโดยชุดของกฎปริวรรต (sequence of T rule)

กฎที่ใช้เรียก กฎเขียนใหม่ (rewriting rule)   A -> Z อ่านว่า A เขียนใหม่เป็น Z  หรือประกอบด้วย  Z  ถ้าเป็นกฎแบบอิงบริบทจะมีเงื่อนไขบังคับการใช้กฎด้วย เช่น  A -> Z /X_Y    X Y จะเป็นบริบทหน้าและหลังของ A

ลำดับของสายอักขระ (sequence of strings) ที่เกิดขึ้นเรียกว่าลำดับการแปลง (derivation sequence) และแต่ละประโยคจะผ่านขั้นตอนการแปลงสายอักขระตามลำดับเรียกว่ามี เส้นทางการแปลง (history of derivation)

กฎปริวรรตจะใช้ได้กับสายอักขระ (string) ที่มีโครงสร้างตรงตามเงื่อนไขที่กำหนด  กฎปริวรรตถูกยกมาอ้างว่าทำให้มีความเรียบง่าย (simplicity) มากขึ้น แต่ชอมสกีก็ไม่เคยแจกแจงว่ามีกฎปริวรรตอะไรบ้าง  ชอมสกียกตัวอย่างประโยค passive - active ว่าการมีกฎโครงสร้างวลี (PS rule) ของประโยคแก่น (kernel sentence) หรือโครงสร้างลึกสำหรับทั้งสองประโยคจะทำให้ไวยากรณ์มีความซับซ้อนเกินงามเมื่อเทียบกับการให้มีกฎปริวรรตเพื่อแปลงประโยคกรรตุวาจกให้เป็นกรรมวาจก   แต่ภายหลังก็มีคนแย้งว่าประโยคทั้งสองแบบไม่เหมือนกัน  ดูได้จากประโยค  everyone in the room knows at least two languages  กับ at least two languages are known by everyone in the room  นั้นความหมายของประโยคกรรมวาจกนั้นไม่เหมือนกับประโยคกรรตุวาจก  เพราะประโยคแรกทุกคนจะรู้อย่างน้อยสองภาษาแต่อาจเป็นภาษาต่างกันได้  แต่ประโยคหลังหมายถึงมีอย่างน้อยสองภาษาที่ทุกคนรู้เหมือนกัน

ทฤษฎีมาตรฐาน

แบบจำลองที่ชอมสกีเสนอในหนังสือ Aspects of the Theory of Syntax เรียกว่าทฤษฎีมาตรฐาน (standard theory)  ใน แบบจำลองนี้มองไวยากรณ์ว่ามีองค์ประกอบ 3 ส่วน  คือ ส่วนวากยสัมพันธ์  อรรถศาสตร์  และสัทวิทยา แต่บูคร็อง (De Beaugrande)  มองว่าจริง ๆ ทฤษฎีนี้มีลักษณะเป็นรูปนัยทั้งหมด (completely-formal) และไม่มีส่วนอรรถศาสตร์ที่แท้จริง  ประโยคอย่าง colorless green ideas sleep furiously ที่ชอมสกีบอกว่าสามารถเกิดได้จากส่วนวากยสัมพันธ์ทำให้สรุปว่าความถูกต้องทางไวยากรณ์ไม่เกี่ยวกับว่าประโยคนั้นมีความหมายหรือไม่  (grammatical cannot be identified with meaningful or significant)

องค์ประกอบส่วนวากยสัมพันธ์ (syntactic component) เป็นส่วนเดียวที่มีลักษณะสร้างสรรค์ (creative)  เพราะอีก 2 ส่วนเป็นเพียงแค่รับข้อมูลจากส่วนวากยสัมพันธ์ไปตีความ (interpreter)   ส่วนวากยสัมพันธ์เเป็นส่วนที่ใน Aspect of the Theory of Syntax พูดถึงเป็นหลัก  เป็นส่วนที่กำหนดกฎต่าง ๆ ที่ใช้สร้างสายอักขระที่ถูกรูปแบบ (well-formed strings) และให้ข้อมูลโครงสร้างกับสายอักขระเหล่านั้น

ในส่วนวากยสัมพันธ์ประกอบด้วยคลังคำศัพท์ (lexicon) ที่แต่ละรายการ (item) มีลักษณ์ (feature) ภายใน เช่น Animate, Human  คลังศัพท์มีข้อมูลที่เรียกว่า formative  คือ หน่วยที่เล็กสุดที่มีหน้าที่ทางวากยสัมพันธ์ (minimal syntactically functioning units) ซึ่งรวมถึงรายการหน่วยศัพท์ (lexical items) (เช่น boy, sincere) และรายการหน่วยไวยากรณ์ (grammatical items) (เช่น Perfect, Progressive)

ในแต่ละหน่วย (entry) ของคลังคำศัพท์คือ คู่ลำดับของ (D, C)  โดยที่ D เป็น phonological distinctive feature matrix และ C เป็นชุดของ syntactic feature หรือ complex symbol  ในส่วนของ terminal string Q จะถูกแทนที่ด้วย formative D ของ lexical entry (D, C) ได้  หาก C นั้นไม่แตกต่างจาก Q   กลไกนี้จะเรียกว่า lexical insertion

ลักษณ์บางส่วนก็มีอยู่ภายใน formative คือ เป็นส่วนหนึ่งของ complex symbol ของ lexical entry  เช่น เพศ (gender) ที่สามารถบอกจากรูปได้โดยตรง   แต่บางลักษณ์ก็เป็นลักษณ์จากบริบท (contextual) คือ ถูกใส่เข้าไปภายหลังจากการใช้กฎไวยากรณ์ เช่นเรื่องของพจน์  การก

ชอมสกีเสนอให้ศึกษาวากยสัมพันธ์เป็นหลักแล้วจึงขยายไปสู่เรื่องความหมาย  ในส่วนขององค์ประกอบทางความหมาย (semantic component) จึงมีลักษณะเป็นเพียงการตีความจากโครงสร้างที่ได้ (interpreter)   ข้อมูลทุกอย่างจะมีอยู่แล้วที่โครงสร้างวากยสัมพันธ์  และความหมาย (meaning) ในสายตาของชอมสกีก็แคบแค่ความหมายตามตัวอักษร (literal meaning)

Cowper (1992: 6)

ในรูปจะเห็นว่าทฤษฎีมาตรฐาน  มีกฎโครงสร้างวลี (PS rules), กฎปริวรรต, กฎการเติมคำ (lexical insertion rules)  ดังในตัวอย่างในรูปด้านล่าง  กฎโครงสร้างวลีที่กำหนดข้างล่าง  สามารถสร้างโครงสร้างรูปแรก  แล้วก็เติมคำด้วยกฏการแทรกคำเป็นโครงสร้างรูปที่สองซึ่งเป็นโครงสร้างลึก (deep structure)  จากนั้น  ผ่านกฎปริวรรต passive มีการย้ายที่ประธานและกรรมพร้อมทั้งแทรกคำบุพบท by  ออกเป็นโครงสร้างรูปที่สาม  และจะผ่านกฎปริวรรต affix-hopping และ subject-verb agreement เป็นโครงสร้างผิว (surface structure) ในรูปสุดท้าย  จากนั้นก็ไปเข้าส่วนองค์ประกอบทางเสียง (phonological component) ซึ่งทำให้ past+be+3sg มีรูปเป็น was และ steal+en มีรูปเป็น stolen   ด้วยวิธีการนี้ ทำให้ไวยากรณ์ปริวรรตสามารถอธิบายได้ว่าประโยค active และประโยค passive มีความเกี่ยวข้องกันโดยมีโครงสร้างลึกเหมือนกัน

S -> NP AUX VP

NP -> (DET) (ADJ) N

VP -> V (NP)

Cowper (1992: 6-7)

ในส่วนองค์ประกอบทางความหมาย (semantic component)  โครงสร้างลึกจะถูกตีความโดยกฎระบุความหมาย (projection rule)  ประเด็นที่สำคัญตรงนี้ คือ  รูปแทนทางความหมาย (semantic representation) ถูกสร้างขึ้นโดยอาศัยข้อมูลที่อยู่ในโครงสร้างลึกเท่านั้น  แคทซ์และโพสตัล (Katz and Postal, 1964) จึงขยายความต่อให้ชัดเจนว่า กฎปริวรรตจะต้องไม่ไปเปลี่ยนความหมายของประโยค  ซึ่งเรียกว่าสมมติฐานแคทซ์-โพสตัล (Katz-Postal)   แต่สมมติฐานนี้จะมีปัญหาเพราะไม่สามารถอธิบายประโยค active-passive บางประโยคว่าทำไมจึงมีความหมายต่างกันได้ เช่น

(3)      a. The editor didn't find many mistakes

b. Many mistakes weren't found by the editor

ถ้าทั้งสองประโยคนี้  มีโครงสร้างลึกเหมือนกัน  ความหมายก็ควรจะเหมือนกัน  แต่ปรากฏว่าทั้งสองประโยคนี้มีความหมายต่างกัน   (ประโยคแรกมีความหมายทำนองว่าไม่ค่อยมีที่ผิดมาก แต่ประโยคหลังมีความหมายทำนองว่ามีมากและบรรณาธิการมองพลาดไป) จึงมีทางออกอยู่สองทาง  ถ้าไม่ยอมให้กฎปริวรรตเปลี่ยนแปลงความหมายได้  ก็ต้องยอมให้ทั้งสองประโยคมีโครงสร้างลึกที่ต่างกัน   ชอมสกีและแจ็คเคนดอฟ (R. Jackendoff) เลือกทางออกอย่างแรก  ขณะที่รอส  แมคคอลีย์และเลคอฟ (Ross, McCawley, and Lakoff) เลือกทางออกแบบหลังและได้นำเสนอแนวคิดของอรรถศาสตร์เพิ่มพูน (generative semantic)

ทฤษฎีมาตรฐานแบบขยาย

ทฤษฎีนี้เป็นทางเลือกแบบแรกที่ฝ่ายชอมสกีและแจ็คเคนดอฟใช้  คือ ขยายให้ทฤษฎีมาตรฐานยอมให้ความหมายไม่จำเป็นต้องอยู่ที่โครงสร้างลึกเท่านั้น

Cowper (1992: 10)

รูปที่แสดงเป็นแบบจำลองของทฤษฎีมาตรฐานแบบขยาย (extended standard theory)  ตามแบบของแจ็คเคนดอฟ (Jackendoff)   โดยแก้ไขในส่วนขององค์ประกอบทางความหมาย (semantic component) ให้มีรูปแทน (representation) มากขึ้น  และทำให้ทั้งองค์ประกอบทางวากยสัมพันธ์เป็นเอกเทศ (autonomous) มากขึ้น  รูปแทนทางความหมาย (semantic representation) จะมีหลายส่วนย่อยซึ่งแต่ละส่วนก็จะเก็บข้อมูลแตกต่างกัน

โครงสร้างหน้าที่ (functional structure) บอกให้รู้ว่า ใครทำอะไรกับใคร  ได้มาจากการตีความโครงสร้างลึก  แต่ส่วนอื่นของความหมาย เช่น โครงสร้างทัศนะ (modal structure)   ตารางการอ้างอิงร่วม (table of coreference) ข้อมูลเน้นและมูลบท (focus-presupposition)  นั้นได้มาจากโครงสร้างที่ผ่านกฎปริวรรตแล้วหรือจากโครงสร้างผิวนั่นเอง

โครงสร้างทัศนะ (modal structure) ใช้เพื่อแก้ปัญหาเกี่ยวกับขอบเขต (scope) ของการปฏิเสธ (negation) และหน่วยบอกปริมาณ (quantified element)[2]    ตารางการอ้างอิงร่วม (table of coreferences) บอกว่า อะไรอ้างถึงสิ่งเดียวกัน อะไรไม่สามารถอ้างถึงสิ่งเดียวกัน  อะไรอาจจะอ้างถึงสิ่งเดียวกันได้  เช่น ในตัวอย่าง (4)   herself ใน (a) ต้องเป็น Mary  แต่ her ใน (b) จะต้องไม่ใช่ Mary   ส่วน she ใน (c) อาจเป็น Mary หรือไม่ก็ได้

(4)       a. Mary saw herself in the mirror.

b. Mary saw her in the mirror.

c. Mary thinks that she is attractive.

Cowper (1992: 12)

ข้อมูลเน้นและมูลบท (focus and presupposition) ได้มาจากโครงสร้างผิว   ข้อมูลเน้น (focus) คือ ส่วนที่ผู้พูดสันนิษฐาน (assume) ว่า ผู้ฟังไม่รู้มาก่อน   ซึ่งขึ้นกับหลายปัจจัย  เช่น  ในตัวอย่างจะเห็นว่า การลงน้ำหนักเสียง (stress) ที่ส่วนต่าง ๆ  และการทำเป็นประโยคกรรมวาจก (passive) มีผลต่อการเป็น focus ของแต่ละส่วน

(5)      a. Mary drank the SHAVING LOTION. (not the peach brandy)

b. Mary DRANK the shaving lotion. (Shee didn’y give it to her brother for his birthday.)

c. MARY drank the shaving lotion. (The pet alligator didn’t.)

(6)      a. The soldiers cleaned up the beach. (We knew that soldier were going to clean something up. I’m telling you that thing was the beach.)

b. The beach was cleaned up by the soldiers. (We know that the beach was going to be cleaned up. I’m telling you that the soldiers did it.)

Cowper (1992: 12)

สรุปว่าในแบบบจำลองนี้ยอมให้แต่ละระดับภายในส่วนของวากยสัมพันธ์สามารถให้ข้อมูลทางความหมายได้  และกำหนดให้องค์ประกอบทางวากยสัมพันธ์เป็นเอกเทศ (autonomous) มากขึ้น คือ ให้กฎทางวากยสัมพันธ์อ้างถึงหรือใช้เฉพาะข้อมูลที่เป็นข้อมูลทางวากยสัมพันธ์เท่านั้น   จะต้องไม่มีกฎอย่าง reflexive, equi-NP deletion เพราะพวกนี้ใช้ข้อมูลที่ไม่ใช่วากยสัมพันธ์  คือดูว่ามีการอ้างถึงสิ่งเดียวกัน (coreference) หรือไม่   แต่จะให้ใช้กฎแบบตีความ (interpretive) แทน   ผลก็คือทำให้ในโครงสร้างลึกจะมีคำสรรพนาม (pronoun) กับประธานไร้รูป (empty subject) อยู่ในโครงสร้างระดับลึกเลย  เช่น  John expects to win  จะมีประธานไร้รูปหน้า to  ซึ่งอ้างอิงร่วม (co-index) กับ John ด้วยกฎตีความความหมาย (interpretive rule)

แบบจำลองแบบตัววาย  (Y-shaped Model)

จากการยอมให้มีหน่วยที่เป็นนามธรรมอย่างสุญรูป (empty category)  แบบจำลองของไวยากรณ์จึงถูกทำให้เรียบง่ายมากขึ้น  เรียกว่าแบบจำลองแบบตัววาย (Y-shaped Model)  ดังในรูปด้านล่าง

Cowper (1992: 14)

รูปแทนทางความหมาย (semantic representation) จึงสามารถอาศัยข้อมูลจากโครงสร้างทางวากยสัมพันธ์อันเดียวเท่านั้นได้  ซึ่งไม่ใช่โครงสร้างลึกแล้วแต่เป็นโครงสร้างผิวแทน   มีการเปลี่ยนแปลงในแบบจำลองนี้มากพอสมควร  กฎโครงสร้างวลีถูกทำให้ง่ายขึ้นกลายเป็นทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (x-bar theory)   ส่วนของการปริวรรต (transformational component) เหลือเพียงการย้ายนามวลี (Move-NP) กับการย้ายดับบลิวเอชวลี (Move-wh phrases)   สุญรูป (empty category) มีบทบาทมากขึ้น  เมื่อมีการย้ายที่ (movement) เกิดขึ้นก็จะมีรอยคำ (trace) ซึ่งเป็นสุญรูป (empty category) อีกประเภทเกิดด้วย   ด้วยเหตุนี้โครงสร้างผิว (s-structure) ในแบบจำลองนี้จึงมีลักษณะเป็นนามธรรมมากกว่าโครงสร้างผิว (surface structure) ในทฤษฎีมาตรฐาน (standard theory)  จึงทำให้เป็นไปได้ที่จะตีความทางความหมายโดยอาศัยเฉพาะโครงสร้างผิว (s-structure)

การเปลี่ยนแปลงที่เห็นตอนนี้เป็นการเปลี่ยนจากกฎมาสู่รูปแทน (representation)   เช่น จากเดิมมีกฎปริวรรต passive ที่ถูกกระตุ้น (activate) โดยดูจากเงื่อนไขโครงสร้างแล้วเปลี่ยนแปลงเป็นโครงสร้างเฉพาะ  มาเป็นกฎการย้ายนามวลี (move NP) อย่างเดียว  โดยจะย้ายนามวลีอะไรก็ได้ ถ้าเงื่อนไขนั้นมีอยู่  เช่น case filter เป็นตัวบังคับให้มีการย้าย the car ใน it seems the car to be rather dirty  กลายเป็น The car seems to be rather dirty  เพื่อให้นามวลี the car รับการกได้ (เพราะตำแหน่งเดิมที่อยู่ไม่สามารถรับการกได้)

การเปลี่ยนแปลงแบบนี้ ทำให้มองเห็นความสอดคล้องกัน (consistency) ในไวยากรณ์ของแต่ละภาษา  กฎอย่างการย้ายนามวลี (NP movement), การย้ายคำดับบลิวเอช (wh-movement) จะถือเป็นมาตรฐานที่มีอยู่ในทุกภาษา  ทำให้ภาพของไวยากรณ์สากล (universal grammar) ชัดเจนขึ้น

หลักการและตัวแปร

ถึงตอนนี้ มุมมองเรื่องไวยากรณ์สากล (universal grammar) เริ่มชัดขึ้น  จากที่เคยมองกันว่าไวยากรณ์สากลเป็นเหมือนกล่องเครื่องมือ (toolbox) ที่มีหน่วยพื้นฐานและการปฏิบัติการพื้นฐาน (basic elements and operations) ต่าง ๆ อยู่   ซึ่งแต่ละภาษาเลือกนำมาใช้เฉพาะบางส่วน  ซึ่งไม่น่าเชื่อว่าเป็นไปได้ เพราะเราต้องมีกล่องเครื่องมือที่ใหญ่มากจึงจะมีเครื่องมือหลากหลายมากพอเพื่อครอบคลุมภาษามนุษย์ทั้งหมด  ซึ่งแย้งกับความคิดที่ว่าคนเราเกิดมาพร้อมกับไวยากรณ์สากลนี้และก็ไม่มีอะไรบอกว่าเราจะจัดระบบ (organize) มันอย่างไร   ต่อมาเปลี่ยนไปมองว่าเป็นเซ็ทของเงื่อนไขข้อบังคับ (set of specifications or constraints) ซึ่งเป็นตัวควบคุมไวยากรณ์ว่าเป็นอย่างไรได้บ้าง  แต่ความคิดนี้ก็ไม่ได้ทำให้ลดปริมาณการรับภาษาของเด็ก   ต่อมามองเป็นหลักการและตัวแปร (principle and parameter) คือ  มองว่าไวยากรณ์สากลมีโครงสร้าง (structure) อย่างเดียวกับไวยากรณ์ในภาษา  แต่ต่างตรงที่ในแต่ละไวยากรณ์ของภาษานั้นเป็นตัวที่ผ่านการเลือกค่าบางอย่างมาแล้ว  เช่น  อาจมีตัวแปรเกี่ยวกับคำหลักอยู่หน้าหรือหลัง (head-initial, head-final)  งานตรงนี้ก็เดินไปเรื่อย ๆ  มีคนเสนอตัวแปรต่าง ๆ  เช่น ตัวแปรการมีประธานไร้รูป (null-subject parameter)   ทฤษฎีกำกับและผูกยึด (government and binding) เป็นทฤษฎีที่ใช้ลักษณะของหลักการและตัวแปรนี้   ซึ่งจะพูดถึงต่อไปในบทหลัง

อรรถศาสตร์เพิ่มพูน

ย้อนกลับไปที่ปัญหาในสมมติฐานของแคทซ์-โพสตัล (Katz-Postal) ว่ามีทางแก้อยู่ 2 แบบ ฝ่ายชอมสกีเลือกแบบที่แก้ให้ความหมายไม่จำเป็นต้องอยู่ที่โครงสร้างลึกทั้งหมด   ส่วนอีกฝ่ายเลือกให้ประโยคที่มีความหมายต่างกันจะต้องมีโครงสร้างลึกที่ต่างกันซึ่งเป็นที่มาของกลุ่มอรรถศาสตร์เพิ่มพูนนี้

หลังจากชอมสกีเขียนหนังสือ Aspect of the Theory of Syntax ในปีค.ศ.1965 ก็มีงานต่าง ๆ ออกมายืนยันว่า ทฤษฎีสามารถนำมาใช้อธิบายปรากฏการณ์ทางภาษาที่ซับซ้อนต่าง ๆ ได้  โรเซนบวม (Rosenbuam, 1967) เขียนวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกเรื่อง The Grammar of English Predicate Complement Constructions ออกมายืนยันว่าทฤษฎีไวยากรณ์ปริวรรตสามารถใช้วิเคราะห์โครงสร้างภาษาอังกฤษที่ซับซ้อนได้ดี   แต่ก็เริ่มมีคนเห็นแย้งกับชอมสกีเช่น พอล โพสตัล (Paul Poster) แย้งว่า adjective ควรวิเคราะห์เป็น verb  แต่ที่สำคัญ คือ โรเบิร์ต รอส (Robert Ross) ซึ่งสอนวิชาไวยากรณ์สากล (Universal Grammar) ที่ MIT กับจอร์จ เลคอฟ (George Lakoff) ที่สอนวิชาทฤษฎีวากยสัมพันธ์ที่มหาวิทยาลัยฮาร์เวิร์ด (Harvard)  ในช่วงระหว่างที่ชอมสกีลาไปที่เบิรก์ลีย์ (Berkeley) ในปีค.ศ.1966   ซึ่งกว่าจะกลับมา MIT ก็ปีค.ศ.1967  ทำให้กระแสของพวกเลคอฟมาแรงมากในช่วงที่ชอมสกีไม่อยู่นี้

ประเด็นหลักที่พูดกัน คือ เรื่องความเป็นนามธรรมของโครงสร้างวากยสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายใน (underlying syntactic structure)  ว่าโครงสร้างลึกจะห่างจากโครงสร้างผิวแค่ไหน    หรือมองว่าโครงสร้างลึกจะใกล้กับรูปแทนทางความหมาย (semantic representation) จริงแค่ไหน   โครงสร้างลึกในตอนนี้จะเริ่มมีลักษณะเป็นนามธรรม (abstract) มากขึ้น ๆ

ผลที่เกิดขึ้น คือ การลดจำนวนหน่วยหน้าที่ไวยากรณ์ (grammatical function) มีคนเสนอให้รวมหน่วยไวยากรณ์คำคุณศัพท์ (adjective) คำบุพบท (preposition) คำกริยาช่วย (auxiliary) คำปฏิเสธ (negative) เป็นส่วนหนึ่งของคำกริยา (verb)   และมีการเสนอให้แตกรายละเอียดคำ (decompose lexical)   เช่น  แยก break เป็น cause + come about + be + broken     หรืออย่างประโยค Seymour sliced the salami with a knife กับ  Seymour used a knife to slice the salami   ก็ถือว่าควรมีโครงสร้างลึกเหมือนกัน  ภายหลังในช่วงปลายทศวรรษคำว่า โครงสร้างลึก (deep structure) ก็เลิกใช้ไปเพราะไม่ต่างจากรูปแทนทางความหมาย (semantic representation)  ชอมสกีโต้งานเหล่านี้ตั้งแต่ปีค.ศ.1967 ที่กลับมา แต่กว่าที่แนวคิดของชอมสกีจะกลับมาเป็นกระแสหลักได้ก็กลางทศวรรษ 1970

สมมติฐานแคตซ์-พอสทัล (1964) บอกว่า ความหมายจะอยู่ที่โครงสร้างลึก  ซึ่งมีกฎตีตวาม (interpretive rule) เป็นตัวตีความความหมาย    ซึ่งก็เป็นไปได้ว่าโครงสร้างลึกอาจจะตื้น (shallow) และมีกฎตีความ (interpretive rule) จำนวนมากและซับซ้อน เพราะไม่มีข้อห้ามอะไรในสมมติฐานนี้   แต่ทำไมนักภาษาศาสตร์จึงมุ่งไปที่โครงสร้างวากยสัมพันธ์ (syntactic structure) อย่างเดียว   อาจมาจากงานของชอมสกี (1965) ที่ว่า โครงสร้างลึกเป็นตัวกำหนดความหมายของประโยค  ทำให้นักภาษาศาสตร์พยายามหาโครงสร้างลึกที่สามารถแสดง (represent) ความหมายทุกอย่างได้

จากสมมติฐานของแคตซ์-พอสทัล และจากแนวความคิดของแคตซ์-เฟดอร์ (Katz-Fador) ในเรื่องการใช้กฎระบุความหมาย (interpretive rule) ทำให้สรุปได้ว่า ทุกความกำกวมที่เกิดขึ้นในประโยคแสดงถึงความแตกต่างของโครงสร้างลึก   ดังในตัวอย่าง

(7)      I don’t steal from John because I like him

Newmeyer (1980: 97)

(8)      John and Mary left.

Newmeyer (1980: 98)

ตัวอย่าง I don’t steal from John because I like John.  มีสองความหมายเพราะความกำกวมของขอบเขตการปฏิเสธ  ความหมายหนึ่งบอกว่าไม่ขโมยของจากจอห์นด้วยเหตุว่าชอบจอห์น  อีกความหมายบอกว่าไม่ใช่กรณีที่ว่าขโมยของจากจอห์นเพราะว่าชอบจอห์น (คืออาจจะขโมยเพราะอยากได้ของหรือเพราะเกลียดจอห์นก็ได้)  ก็เลยต้องมีโครงสร้างลึกสองแบบ  ในตัวอย่าง John and Mary left. ก็มีสองโครงสร้างเพราะมีความกำกวมที่เกิดจากการใช้คำเชื่อมว่าทั้งสองคนจากไปพร้อมกันหรือต่างคนต่างจากไป  หรืออย่าง John began the book เนื่องจาก กฎระบุความหมาย (projection rule) ไม่ได้เพิ่มความหมายใด ๆ ให้ได้   ก็ต้องมองว่าความหมายอะไรก็ตามที่สามารถเข้าใจได้จากประโยคนั้นควรจะต้องมีอยู่แล้วในโครงสร้างลึก  ในตัวอย่างนี้จึงควรมีความหมายของ reading หรือ writing อยู่ในโครงสร้างลึกด้วย  ด้วยวิธีคิดเช่นนี้โครงสร้างลึกที่ได้จึงมีลักษณะเป็นนามธรรมมาก ๆ ขึ้น

เหคุผลโต้แย้งที่พวกนี้ให้ มักบอกว่าโครงสร้างที่นามธรรมมากจะเป็นข้อมูลเข้าที่เหมาะสุด (optimal input) สำหรับกฎระบุความหมาย (semantic projection rules) มากกว่าการใช้โครงสร้างที่มีลักษณะนามธรรมน้อย   เช่น  ยกตัวอย่างการที่รวม ADJ เป็น V ทำให้ไม่ต้องมีกฎระบุความหมาย 2 กฎที่ทำงานแบบเดียวกัน  แต่ใช้กฎระบุความหมายกฎเดียวกันได้เลย ในตัวอย่าง I regret that กับ I am sorry that   ในโครงสร้างลึก sorry ควรเป็นกริยาแบบเดียวกับ regret จึงจะสามารถใช้กฎระบุความหมายอันเดียวกันได้

(9)      a. Does John [VP like ice cream]

b. John does not [VP like ice cream]

(10)      a. John shot Bill near the house

b. Did John shoot Bill near the house?

c. John did not shoot Bill near the house

Newmeyer (1980: 100-101)

ในตัวอย่าง (9) จะเห็นว่าขอบเขตการปฏิเสธและการถามนั้นเป็น VP   และในตัวอย่าง (10)   จะเห็นว่าประโยค b, c เป็นการตั้งคำถามและปฏิเสธส่วนที่เป็น near the house  ดังนั้นจึงน่าจะวิเคราะห์ให้ near the house  เป็น VP ได้  ทั้งนี้ก็เพื่อให้กฎระบุความหมายอันเดียวใช้ได้ทั้ง VP ทั่วไป และกับ near the house ในที่นี้ได้ด้วย

(11)

(12)

Newmeyer (1980: 101-102)

อีกเหตุผลหนึ่ง คือ การลดจำนวนโครงสร้างลึกเพื่อลดจำนวน strict subcategorization feature  เช่น (10)   try, expect, insist มี subcat feature ต่างกัน  แต่ถ้าวิเคราะห์ให้มีโครงสร้างแบบเดียวกัน จะกำจัด feature ที่ต่างนั้นไปได้  กลายเป็นแบบ (11)  เหตุผลที่นำมาใช้อ้างมักเป็นไปในรูปแบบนี้

The selectional restriction holding between A and B in sentence S and between C and D in sentence S' are essentially the same. We can capture this within the Aspects framework by positing substructures within S and S' where A and C, B and D, have the same representation. The restriction now need be stated only once.   ตัวอย่างเช่น  (13)  ซึ่งชอมสกี (1965) จะวิเคราะห์ให้มีโครงสร้างลึกสองแบบ  แต่เลคอฟว่าหากดูจะเห็นว่าเรื่องของข้อจำกัด (restriction) ว่า NP ที่จะเกิดกับ verb ในสองประโยคนั้นเหมือนกัน  จึงไม่ควรต้องทำอย่างเดียวกันในสองโครงสร้างลึก  ควรให้มีโครงสร้างลึกเดียวมากกว่า

(13)      a. Seymour sliced the salami with a knife

b. Seymour used a knife to slice the salami

Newmeyer (1980: 103)

ตัวอย่างอื่น ๆ เป็นการแสดงการวิเคราะห์แบบวากยสัมพันธ์นามธรรม (abstract syntax) เช่น  ให้ NP เป็น relative clause ในโครงสร้างลึก  ในตัวอย่าง (14)

(14)      a. I know someone who is working on English adverbs ~ I know someone working on English adverbs

b. I saw something that was horrible ~ I saw something horrible

c. I never speak to anyone who is a behaviorist ~ I never speack to a behaviorist

Newmeyer (1980: 107)

เลคอฟยังยกเหตุผลจากภาษาอื่น ๆ มาสนับสนุนการวิเคราะห์คำคุณศัพท์เป็นกริยา  วิเคราะห์คำบุพบทเป็นเหมือนกริยาว่าภาษาอื่นไม่ใช้คำที่เป็นคุณศัพท์หรือบุพบทนั้น   เช่น  He ran to the river ในภาษาอื่นใช้คำที่มีความหมาย  John ran arrived river  เป็นต้น

จนถึงปีค.ศ.1967   การเปลี่ยนแปลงยังเป็นในทิศทางที่เข้าสู่วากยสัมพันธ์ที่เป็นนามธรรมมากขึ้น   การที่โครงสร้างลึกเป็นนามธรรมมากขึ้น ก็จะมีปัญหาต่อการใช้กฎการแทรกคำ (lexical insertion rule) ที่ชอมสกีว่า มีการแทรกคำที่โครงสร้างลึกอย่างประโยค John killed Bill  ซึ่งต้องมีโครงสร้างลึกแบบเดียวกับ John caused Bill die. ในโครงสร้างลึกก็เลยต้องเป็น  John [+Causative] it Bill kill <DEAD> [+Inchoative].  การที่ต้องใส่ (insert) คำว่า kill ตั้งแต่ในโครงสร้างลึกซึ่งมีความหมาย <DEAD> ติดอยู่ด้วย ก่อนที่จะทำการลดทอนด้วยกฎภายหลัง (collapsing rules) ทำให้สูญเสียลักษณะร่วมทางภาษา (generalization) ไป    ทางแก้คือ ให้โครงสร้างลึกแสดงเฉพาะความหมายเท่านั้น  และให้มีการใส่คำหลังจากใช้กฎลดทอน (collapse rule) ไปแล้ว  ซึ่งเป็นแนวทางที่เสนอว่าไม่มีโครงสร้างลึกที่เป็นรูปแทนที่อิสระอีกต่อไป แนวคิดแบบไร้รูปแทนโครงสร้างลึก (deep structureless) นี้จึงได้รับชื่อต่อมาว่าเป็นแนวคิดแบบอรรถศาสตร์เพิ่มพูน (generative semantics)

ปีค.ศ.1967  ชอมสกีกลับมาและแสดงความไม่เห็นด้วยแนวคิดดังกล่าว   ในปีค.ศ.1970  ชอมสกีตีพิมพ์บทความ Remarks on Nominalization ออกมาแย้งว่าลักษณะร่วมทางวากยสัมพันธ์ที่เป็นพื้นฐาน (fundamental syntactic generalization) นั้นจะเห็นได้ก็ต่อเมื่อมีโครงสร้างลึกที่ไม่เป็นนามธรรมมากเกินไปแบบที่อีกฝ่ายเสนอ ชอมสกีเสนอให้โครงสร้างลึกมีความเป็นนามธรรมน้อยลงกว่าที่เขาเคยเสนอใน Aspects of the Theory of Syntax ด้วยซ้ำ   โดยชอมสกีรับเอาความคิดแบบสมมติฐานศัพทนิยม (lexicalist hypothesis) มาใช้  ไม่ยอมให้มีกฎปริวรรตที่ไปเปลี่ยนหมวดหรือหน้าที่คำได้เลย  ในบทความนี้  เสนอว่าสิ่งที่เป็นคำนามในรูปผิวนั้นไม่ได้แปลงมาจากคำกริยา  เช่น

(15)       John's refusal of the offer

Helen's marriage to Terry

โดยชอมสกีให้เหตุผล เช่น

โครงสร้างนามผ่านการแปลงนี้ (Derived nominals) ปรากฏในประโยคในโครงสร้างพื้นฐาน (base structures) แต่ไม่ปรากฎในโครงสร้างจากการปริวรรต   ดูตัวอย่าง 16  การที่ belief เป็นคำนามมีผลทำให้ขัดขวางกฎแบบ raising-to-object ได้  ในขณะที่ believe ที่เป็นคำกริยายังสามารถทำการ  raise-to-object  ได้

(16) a. John believed that Bill was a fool -> RAISING-TO-OBJECT

b. John believed Bill to be a fool

c. John’s belief that Bill was a fool  -/>

d. *John’s belief of Bill to be a fool

Newmeyer (1980: 115)

นอกจากนี้ โครงสร้างของนามผ่านการแปลง (derived nominal)  นั้นก็มีคุณสมบัติคล้ายกับ NP ทุกประการ  คือสามารถมี determiners, pronominal adjectives แต่ไม่มี adverb, negation ถ้ามองว่า derived nominal พวกนี้เป็นคำนามแต่เดิม  เราก็ไม่ต้องอธิบายอะไรว่าทำไมจึงมีคำขยายต่าง ๆ แบบคำนามได้   แต่ถ้า derived nominal ได้มาจากการปริวรรต เราก็ต้องสร้างกฎที่ค่อนข้างเฉพาะกิจ (ad   hoc) เพื่อทำให้คำพวกนี้ปรากฏในรูปผิวแล้วเหมือนคำนามปกติได้

อย่างไรก็ดี  งานของชอมสกีไม่ประสบความสำเร็จนักในช่วงแรกที่เผยแพร่  เพราะในช่วงทศวรรษ 1960 นั้นอเมริกาเข้าสู่สงครามเวียดนามและชอมสกีก็ใส่ใจกับเรื่องการต่อต้านสงครามมากกว่า  และความคิดในบทความนี้ก็ไปหักล้างกับงานวากยสัมพันธ์ที่ทำกันในช่วงหลาย ๆ ปีที่ผ่านมาจำนวนมากจึงทำให้ยอมรับกันได้ยาก   อีกทั้งสมมติฐานศัพทนิยมนี้ยังดูเหมือนออกมาแย้งกับแนวคิดการปริวรรตที่เคยเสนอมาแต่เดิมด้วย    จึงมีคนแย้งในจุดต่าง ๆ  ที่ชอมสกียกมาเป็นข้อโต้แย้งว่าไม่ถูกทีเดียวและกฎปริวรรตการแปลงเป็นนามเป็นสิ่งที่เหมาะสมแล้ว  ในช่วงนั้นบทความของชอมสกีจึงไม่เป็นที่ยอมรับเท่างานทางอรรถศาสตร์เพิ่มพูน   จนในช่วงท้ายทศวรรษ 1960  จึงค่อยมีงานของชอมสกีและลูกศิษย์ออกมามากขึ้นสนับสนุนความคิดที่ว่าสมมติฐานของ Katz and Postal ที่ความหมายจะคงอยู่ที่โครงสร้างลึกโดยกฎปริวรรตไม่เปลี่ยนความหมายนั้นไม่ถูกต้องทีเดียว   และในงานของพวกอรรถศาสตร์เพิ่มพูนก็มีลักษณะที่เพียงหาเงื่อนไขบางอย่างที่พอ (sufficient condition) จะใช้อ้างเหตุสรุปอะไรออกมา  แต่ไม่ได้พยายามมองหาสิ่งที่เป็นเงื่อนไขจำเป็น (necessary) จริง ๆ  เช่น เมื่อพบ  John is happy, but he doesn't look it. ก็สรุปว่าคำคุณศัพท์สามารถวิเคราะห์เป็น NP ได้  (เพราะเห็นว่าใช้ it แทนคำ happy ได้) แต่ก็ไม่เคยอธิบายตัวอย่างแย้ง (counter example) อย่างเช่น  *John is happy, but I can't imagine why he is it   หรือ  *john is happy, and I'm it too.  เป็นต้น  ว่าทำไมจึงใช้ it แทน happy ในประโยคอื่น ๆ เหล่านี้ไม่ได้

ในช่วงท้ายทศวรรษ 1960 มีแนวการวิเคราะห์ใหม่ขึ้นมา คือ ไวยากรณ์การก (case grammar) ซึ่งเป็นแนวเดียวกับอรรถศาสตร์เพิ่มพูน (generative semantic) ที่ให้โครงสร้างลึกเป็นตัวแทนของความหมายซึ่งประกอบด้วยกริยาและสิ่งที่เรียกว่าการก   ซึ่งเราจะพูดถึงกันในบทต่อไป

ในช่วงนี้เป็นการต่อสู้อย่างดุเดือดของ 2 ฝ่าย คือ อรรถศาสตร์เพิ่มพูน (generative semantics) กับอรรถศาสตร์ตีความ (interpretive semantics) ฝ่ายหลังคือชอมสกีที่ปรับทฤษฎีของตนตามที่กล่าวมา   ต่างฝ่ายต่างใช้อารมณ์ค่อนข้างมาก เช่น เลคอฟกล่าวหาว่าชอมสกีว่าเล่นสกปรก “fights dirty when he argues. He use every trick in the book”  หรืออย่างการทะเลาะกันของเลคอฟกับแจ็คเคนดอฟในการประชุม Linguistic Society of America ในปีค.ศ.1969  หรือแม้แต่การว่าจ้างนักภาษาศาสตร์ฝ่ายไหนมาทำงานในสถาบันก็เป็นเรื่องใหญ่โต   รายละเอียดสามารถอ่านได้จากบทที่ 5 ในหนังสือ Linguistic Theory in America ที่มีชื่อบทว่า Linguistic Wars  เหตุผลหนึ่งที่ฝ่ายอรรถศาสตร์เพิ่มพูนแพ้เพราะฝ่ายนี้ไม่สามารถขยายฐานไปได้มากเท่าฝ่ายอรรถศาสตร์ตีความ   ฝ่ายอรรถศาสตร์เพิ่มพูนมี เจมส์ แมคคอลีย์ (James McCawley) เท่านั้นที่มีลูกศิษย์  พอล โพสตัล (Paul Postal) ทำงานกับบริษัทไอบีเอ็ม จึงไม่มีลูกศิษย์  รอส (John R. Ross) ถึงจะอยู่ที่เอ็มไอที (MIT) แต่ก็ถูกบดบังรัศมีโดยชอมสกี นักศึกษาที่นั่นจึงเลือกค่ายชอมสกีมากกว่า   เลคอฟซึ่งเป็นตัวหลักสำคัญของฝ่ายอรรถศาสตร์เพิ่มพูนก็สอนอยู่ถึง 4 แห่ง  คือ ฮาร์เวิร์ด  มิชิแกน ศูนย์การศึกษาขั้นสูงเรื่องพฤติกรรมศาสตร์ (Center for Advanced Studies in the Behavioral Sciences) และเบิร์กลีย์   ทำให้ไม่มีสำนักที่เข้มแข็งเหมือนอย่างที่ชอมสกีและแฮลี (Halle) ทำที่เอ็มไอที ในปีค.ศ.1972 เลคอฟพยายามจะทำแต่ก็สายเกินไปแล้ว  อีกประการหนึ่ง เลคอฟก็ปรับเปลี่ยนแนวทฤษฎีของตัวเองอยู่เรื่อย ๆ เห็นได้จากชื่องานของเขา  เช่น  fuzzy grammar (1973), global transderivational well-formedness grammar (1974), cognitive grammar (1975), dual-hierarchy grammar (1975), linguistic geatalt theory and experiental linguistics (1977)  การไม่มีกรอบทฤษฎีที่แน่นอนชัดเจนจึงเป็นอุปสรรคต่อการสานต่อโดยคนอื่น ๆ

ชอมสกีในฐานะนักวิพากษ์สังคม

ชอมสกีเป็นที่รู้จักดีในฐานะนักวิพากษ์รัฐบาล  เขาพยายามชี้ประเด็นให้เห็นถึงการที่รัฐพยายามครอบงำความคิดของประชาชน  การที่ปัญญาชนเพิกเฉยและร่วมมือกับรัฐ   ความไม่ชอบมาพากลของนโยบายต่างประเทศของสหรัฐที่มีสองมาตรฐาน (double standard)  ซึ่งส่งผลให้มีการละเมิดสิทธิมนุษยชนในประเทศต่าง ๆ    การที่สื่อเป็นกลไกการครอบงำความคิดของประชาชน ชอมสกีมีความคิดต่อต้านสงครามต่าง ๆ ที่สหรัฐทำ  เช่น สงครามเวียดนาม สงครามอิรัก

ชอมสกีเป็นพวกเสรีสังคมนิยม (libertarian socialism)  คือต้องการให้สังคมมีความเท่าเทียม  (a society without political, economic or social hierarchies)  เขาน่าจะได้รับอิทธิพลความสนใจทางการเมืองจากมารดาของเขาซึ่งมีความคิดฝ่ายซ้าย  ชอมสกีอ่านงานของจอร์จ ออร์เวลล์ (George Orwell) เรื่อง Animal Farm ตั้งแต่เมื่อเข้าสู่วัยรุ่น  เมื่อ  20 กันยายน ค.ศ.2006  ประธานาธิบดีเวเนซูเอล่า กล่าวยกย่องหนังสือ Hegemony or Survival ของชอมสกีว่าได้เผยให้เห็นธาตุแท้ของสหรัฐที่พยายามครอบงำโลกอย่างไร

แม้ชอมสกีจะเป็นที่รู้จักดีสำหรับงานด้านการวิพากษ์ทางสังคม  แต่ก็ไม่ได้ทำเป็นงานลักษณะภาษาศาสตร์วิพากษ์แบบที่มีนักภาษาศาสตร์กลุ่มหนึ่งสนใจศึกษา  งานส่วนนี้จึงไม่ได้เกี่ยวข้องโดยตรงกับงานทางภาษาศาสตร์แต่อย่างใด  แต่ก็เป็นงานที่ทำให้ชอมสกีเป็นที่รู้จักของสาธารณะมากกว่างานทางภาษาศาสตร์

Noam Chomsky - The Structure of Language

https://youtu.be/E3U6MsdBalg

Noam Chomsky - Empiricism and Rationalism https://youtu.be/pndR7wrF-bo

Noam Chomsky - Innatism and Rationalism https://youtu.be/sS9QBLrezuY

ไวยากรณ์ปริวรรตกับภาษาไทย

งานภาษาไทยจำนวนหนึ่งได้ใช้แนวการวิเคราะห์ของไวยากรณ์ปริวรรตกับข้อมูลภาษาไทย  เช่น  งานเรื่อง “Thai Syntax: An Outline” ของ Udom Warotamasikkhadit (1972) ซึ่งเป็นหนังสือที่พัฒนาต่อจากวิทยานิพนธ์ชื่อเดียวกันในปีค.ศ. 1963  งานวิทยานิพนธ์เรื่อง “Noun Compouding in Thai” ของ Ralph Fasold (1969), “A Transformational Study of Relative Clauses in Thai” ของ Pasinee Sornhiran (1978), “On Movement Transformations in Thai” ของ

Soranee Wongbiasaj (1980)   และเมื่อแนวคิดของทฤษฎีเปลี่ยนเป็นไปไวยากรณ์กำกับและผูกยึด  วิทยานิพนธ์ช่วงหลังก็ปรับใช้แนวคิดนี้ในการวิเคราะห์ภาษาไทยด้วย เช่น วิทยานิพนธ์  “Empty noun phrases and the theory of control, with special reference to” ของ Namthip Pingkarawat (1989), “Some issues in Thai Anaphora: a government and binding approach” ของ Yuphaphann Hoonchamlong (1991)

ผลงานของชอมสกี

ชอมสกีได้เขียนหนังสือทางภาษาศาสตร์และสังคมศาสตร์ไว้เป็นจำนวนมาก  รายการหนังสือข้างล่างนี้เป็นตัวอย่างผลงานจำนวนหนึ่งของเขา

Logical Structure of Linguistic Theory. MIT Humanities Library. Microfilm. 1955.

Syntactic Structures. The Hague: Mouton, 1957.

Aspects of the Theory of Syntax. Cambridge: The MIT Press, 1965.

Cartesian Linguistics. New York: Harper and Row, 1965.

with Morris Halle. Sound Pattern of English. New York: Harper and Row, 1968.

Current Issues in Linguistic Theory. Berlin and New York: Mouton de Gruyter, 1970.

Language and Mind. New York: Harcourt Brace & World, Inc., 1968.

Studies on Semantics in Generative Grammar. The Hague: Mouton, 1972.

Reflections on Language. New York: Pantheon Books, 1975.

Essays on Form and Interpretation. North-Holland: Elsevier, 1977.

Rules and Representations. New York: Columbia University Press and Oxford: Basil Blackwell Publisher, 1980.

Lectures on Government and Binding: The Pisa Lectures. Holland: Foris Publications, 1981.

Language and the Study of Mind. Tokyo: Sansyusya Publishing Co. Ltd., 1982.

Some Concepts and Consequences of the Theory of Government and Binding. Linguistic Inquiry Monograph Six. Cambridge: The MIT Press, 1982.

Noam Chomsky on The Generative Enterprise, A discussion with Riny Hyybregts and Henk van Riemsdijk. Dordrecht: Foris Publications, 1982.

Modular Approaches to the Study of the Mind. San Diego: State University Press, 1984.

Knowledge of Language: Its Nature, Origin, and Use. New York: Praeger Publishers, 1986.

Barriers. Linguistic Inquiry Monograph Thirteen. Cambridge, MA and London: The MIT Press, 1986.

On Power and Ideology, The Managua Lectures. Boston: South End Press and Montreal and New York: Black Rose Books, 1987.

Language and Problems of Knowledge. The Managua Lectures. Cambridge, MA and London: The MIT Press, 1987

Language and Politics, edited by C. Otero. Montreal and New York: Black Rose Books, 1988.

Generative Grammar: Its Basis, Development and Prospects. Studies in English Linguistics and Literature, Special Issue, Kyoto: Kyoto University of Foreign Studies, 1988.

Discurs Politic: Tres Converencies a Catalunya. Barcelona: Editorial Empuries, 1993.

Language and Thought. Wakefield, RI: Moyer Bell, 1993.

The Minimalist Program. Cambridge, MA: The MIT Press, 1995

New Horizons in the Study of Language and Mind. Cambridge, England: Cambridge University Press, 2000.

The Architecture of Language, edited by Nirmalangshu Mukherji, Bibudhendra Narayan Patnaik andRama Kant Agnihotri. New Delhi: Oxford University Press, 2000.

On Nature and Language, edited by Adriana Belletti and Luigi Rizzi. Cambridge, England: Cambridge University Press, 2002.

The Generative Enterprise Revisited: Discussions with Riny Huybregts, Henk van Riemsdijk, Naoki Fukui and Mihoko Zushi, Berlin and New York: Mouton de Gruyter, 2004.

อ้างอิง

Barsky, Robert. (1997). Noam Chomsky: A Life of Dissent. Cambridge: MIT Press.

chomsky.info : The Noam Chomsky Website. (n.d.). Retrieved February 10, 2019, from https://chomsky.info/

Chomsky hierarchy. (2019). In Wikipedia. Retrieved from https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Chomsky_hierarchy&oldid=879213985

Cowper, E.A. (1992). A Concise Introduction to Syntactic Theory. University of Chicago Press.

De Beaugrande , R. (1991). Linguistic Theory: The Discourse of Fundamental Works. Longman. [Noam Chomsky p147-184]

Fasol, Ralph. (1969). Noun Compouding in Thai. Ph.D. Dissertation. University of Chicago. (https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED039517.pdf)

Hoonchamlong, Yuphaphann. (1991). Some issues in Thai Anaphora: a government and binding approach. Ph.D. Dissertation. University of Wisconsin--Madison

Maher, John and Judy Groves. (1996). Chomsky for Beginners. Cambridge: Icon Books.

Newmeyer, F. (1980). Linguistic Theory in America. Academic Press.

Newmeyer, F. (1996). Generative Linguistics. London and New York: Routledge.

Noam Chomsky. (2006, December 18). In Wikipedia, The Free Encyclopedia. Retrieved 13:54, December 19, 2006, from http://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Noam_Chomsky&oldid=94992541

Pingkarawat, Namthip. (1989). Empty noun phrases and the theory of control, with special reference to Thai. Ph.D. Dissertation. University of Illinois at Urbana-Champaign.

Shannon, C.E., & Weaver, W. (1949). The mathematical theory of communication. Urbana: University of Illinois Press.

Sornhiran, Pasinee. (1978). A Transformational Study of Relative Clauses in Thai. Ph.D. Dissertation. University of Texas at Austin.

Thomas, Margaret. (2011). Fifty key thinkers on language and linguistics. Milton Park, Abingdon, Oxon ; New York, NY: Routledge.

Warotamasikkhadit, Udom. (1972). Thai Syntax: An Outline. Mouton.

Wongbiasaj, Soranee. (1980). On Movement Transformations in Thai. Ph.D. Dissertation. University of Illinois at Urbana-Champaign

ไวยากรณ์ศัพทการก

สแตนลี สตาโรสตา (Stanley Starosta, ค.ศ.1939-2002)[3]  ศึกษามาทางด้านฟิสิกส์แล้วมาต่อภาษาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยวิสคอนซิน (Wisconsin)  จากนั้นจึงมารับงานสอนภาษาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยฮาวายตลอดชีวิต  สตาโรสตาเป็นผู้นำเสนอทฤษฎีไวยากรณ์ศัพทการก (Lexicase)  ไวยากรณ์ศัพทการกเป็นที่รู้จักดีในประเทศไทยเพราะมีคนไทยไปศึกษาระดับปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัยฮาวายและได้ใช้ทฤษฎีไวยากรณ์ศัพทการกในงานวิทยานิพนธ์ 6 เล่ม  ไวยากรณ์ศัพทการกถูกนำเสนอครั้งแรกในปีค.ศ.1970  และได้พัฒนาเรื่อยมาจนตีพิมพ์เป็นหนังสือครั้งแรกในปีค.ศ.1988 ชื่อว่า The Case for Lexicase

ในขณะที่นักภาษาศาสตร์จำนวนมากมองว่าประโยคเป็นหน่วยหลักของวากยสัมพันธ์   สตาโรสตากลับมองว่าคำเป็นหน่วยหลัก  ซึ่งในปัจจุบันแนวคิดเรื่องคำเป็นหน่วยหลักก็เป็นที่ยอมรับมากขึ้น  แม้แต่ทฤษฎีไวยากรณ์ของชอมสกีในตอนหลังก็รับแนวคิดแบบศัพทนิยม (lexicalist) มาใช้   และในขณะที่นักภาษาศาสตร์ส่วนมากมองว่ารูปแทนวากยสัมพันธ์ (syntactic representation) มีหลายระดับ  เช่น โครงสร้างลึก  โครงสร้างผิว  รูปทางตรรกะ (logical form)  เป็นต้น   สตาโรสตากลับมองว่ารูปแทนวากยสัมพันธ์นั้นมีโครงสร้างเดียวคือโครงสร้างผิว

ไวยากรณ์ศัพทการกถูกนำเสนอครั้งแรกในปีค.ศ.1970 เป็นไวยากรณ์เพิ่มพูน (generative grammar) ประเภทหนึ่ง  แสดงถึงสามัตถิยะภาษา (competence) ของผู้พูดภาษานั้น  แต่ก็มีข้อแตกต่างจากไวยากรณ์ปริวรรตที่ชอมสกีเสนอในตอนนั้นมาก  เพราะสตาโรสตามองว่าแบบจำลองไวยากรณ์ปริวรรตนั้นมีพลังมากเกินไปไม่สามารถพิสูจน์ถูกผิดได้   จึงได้เสนอแบบจำลองไวยากรณ์ที่มีเงื่อนไขบังคับ (constraint) มากขึ้นคือมีรูปแทนวากยสัมพันธ์เพียงระดับเดียว  ไม่มีโครงสร้างลึก    ไม่มีกฎโครงสร้าง (PS rules)  ใช้หลักแบบไวยากรณ์พึ่งพา (dependency grammar) บางครั้งจึงเรียก lexicase dependency grammar  และได้นำความคิดเรื่องการกจากไวยากรณ์การกมาใช้  โดยกำหนดให้มีการกสัมพันธ์ (case relation) ระหว่างคำกริยาและคำนามในประโยค  แต่ไม่มองการกจากสถานการณ์ (situation) แบบฟิลมอร์  สตาโรสตาให้มองการกจากวากยสัมพันธ์และการรับรู้ของมนุษย์ (perception) เป็นหลัก   จำนวนการกจึงมีจำกัดและมีนิยามชัดเจน

สตาโรสตาเสนอว่าไวยากรณ์ศัพทการกมีลักษณะเป็นทั้งเน้นรูปนัย (formalism) และเน้นหน้าที่ (functionalism)  คำว่าหน้าที่ (function) ในความหมายของ สตาโรสตาไม่จำเป็นว่าต้องอธิบายไวยากรณ์ในลักษณะที่อาศัยบริบทสถานการณ์เป็นตัวกำหนดโครงสร้างไวยากรณ์   สตาโรสตาไม่เชื่อว่าเราจะสามารถสร้าง (formalize) ไวยากรณ์ให้เป็นรูปชัดเจนด้วยการมองหน้าที่ในลักษณะนี้   สตาโรสตามองว่าไวยากรณ์หน้าที่แบบ Givon เป็นการวิเคราะห์ที่ขาดความชัดเจน (fuzzy)   ส่วนไวยากรณ์ระบบ-หน้าที่ (systemic functional grammar) ซึ่งได้พยายามทำไวยากรณ์ของตนให้มีรูปแบบชัดเจน (formalize) อย่างน่าชื่นชม  แต่กลับส่งผลทำให้ไม่เห็นถึงลักษณะร่วม (generalization) ของภาษาไป   สตาโรสตาว่าการใช้หลักไวยากรณ์พึ่งพาโดยพื้นฐานก็ทำให้เป็นไวยากรณ์หน้าที่แล้ว  และการใช้การกที่จำกัดในไวยากรณ์นี้ก็แสดงถึงหน้าที่ของคำนามในประโยคด้วยว่ามีบทบาทอะไร  เราไม่ควรอาศัยบริบทสถานการณ์มากำหนดคำอธิบายภาษาแบบที่ไวยากรณ์หน้าที่ทำ  แต่ควรมองความเชื่อมโยงระหว่างภาษากับบริบทสถานการณ์ในลักษณะตรงข้าม คือ  มองว่าโครงสร้างประโยคแบบต่าง ๆ นั้นแสดงถึงบริบทสถานการณ์แบบใดได้บ้าง  ไม่ใช่ไปมองว่าจากบริบทสถานการณ์นั้น ๆ จะกำหนดให้เลือกใช้โครงสร้างอะไรได้บ้างก็จะประสบปัญหาไม่สามารถทำทฤษฎีภาษาศาสตร์ออกมาให้ชัดเจนเป็นรูปนัยได้

ไวยากรณ์ศัพทการกเป็นไวยากรณ์ที่เน้นหนักที่วากยสัมพันธ์  และได้ประยุกต์ใช้กับภาษาต่าง ๆ เป็นจำนวนมากถึงกว่า 70 ภาษา  แต่ในระดับปริจเฉทยังไม่มีการกล่าวถึงมากนัก  เรื่องทางอรรถศาสตร์เป็นส่วนประกอบที่อยู่ในวากยสัมพันธ์เป็นเรื่องของข้อจำกัดการเกิดร่วมกัน (selectional restriction)  ในช่วงหลังจึงเริ่มมีการนำความคิดเรื่อง topic, focus และโครงสร้างข้อมูล (information structure) ของสำนักปรากมาใช้ในทฤษฎีด้วย

ไวยากรณ์ศัพทการกเป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนที่กำหนดให้มีเงื่อนไขบังคับ (constraint) ต่าง ๆ  เงื่อนไขบังคับต่าง ๆ นี้จำเป็นสำหรับทฤษฎีภาษาศาสตร์ที่มีความเป็นวิทยาศาสตร์  เพราะเราต้องการให้ทฤษฎีนั้นสามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นจริงหรือไม่ (falsify)  ด้วยการดูว่าเงื่อนไขบังคับต่าง ๆ ที่ทฤษฎีว่าไว้เป็นจริงสำหรับภาษาต่าง ๆ หรือไม่  เพราะเงื่อนไขข้อบังคับจะบอกเราว่าอะไรที่เป็นไปไม่ได้ในภาษา แล้วเราก็สามารถดูได้ว่าเป็นจริงตามทีว่าไว้หรือไม่    ทฤษฎีที่ไม่มีเงื่อนไขบังคับก็จะไม่สามารถพิสูจน์อะไรได้  เช่น การมีกฎปริวรรตที่ไม่มีเงื่อนไขบังคับ ทำให้สร้างประโยคอย่างไรก็ได้

เงื่อนไขบังคับในไวยากรณ์ศัพทการก

ทางด้านคำ   ไวยากรณ์ศัพทการกมองคำเป็นหน่วยพื้นฐานหลัก  คำเป็นสัญญะที่ประกอบด้วยองค์ประกอบสามส่วน  คือ ความหมาย เสียง และการปรากฏใช้ (distribution)   เงื่อนไขบังคับด้านคำ   ได้แก่

- ไม่มีสุญรูป (empty word) ไม่ว่าจะเป็นคำไร้ความหมาย  ไร้เสียง  หรือไร้การปรากฏ  (มองจากสามมิติของสัทวิทยา วากยสัมพันธ์ และอรรถศาสตร์)

- ไม่มีคำหลายความหมาย (polysemy)  เพราะถ้าคำใดมีหลายความหมาย หลายรูป หรือหลายการปรากฏก็จัดให้เป็นคนละศัพท์ไป  เช่น  ถ้าคำว่า เปิด ที่เป็นได้ทั้งอกรรมหรือสกรรมกริยา ก็จะเป็นคนละศัพท์ (คนละ entry)

- มีหมวดคำเพียง 8 หมวด  ได้แก่  V (verb), Adv (adverb), Adj (adjective), N (noun), Det (determiner), P (preposition/postposition), Cnjc (conjunction), และ Sprt (sentence particle)  ไม่มีคำใดที่เป็นมากกว่าหนึ่งหมวดคำในขณะเดียวกัน

- ภายในคำประกอบด้วยลักษณ์ (feature) โดยไม่มีลำดับ  ลักษณ์ที่เป็นทวิลักษณ์จะแสดงด้วยเครื่องหมาย + หรือ -   ลักษณ์ที่มีค่าเดียวเขียนแทนด้วยสัญลักษณ์เลย เช่น  N, V, Pat, Nom เป็นต้น

- ไม่มีการวิเคราะห์คำออกเป็นหน่วยคำไม่ว่าจะเป็นหน่วยคำอิสระ หน่วยคำไม่อิสระ  (seamless morphology)[4]  จึงไม่มีแก่นคำ (stem) ไม่มีการแยกวิภัติปัจจัย  ไม่มีการแยกคำประกอบ (compounding)  มองทุกอย่างเป็นคำโดยอิสระ  สิ่งที่อยู่ในคลังศัพท์ (lexicon) มีแต่คำเท่านั้นไม่มีหน่วยที่เล็กกว่าคำในคลังศัพท์  ไม่มีกฎโครงสร้างภายในคำ (word-internal syntax)

ทางวากยสัมพันธ์มีเงื่อนไขบังคับ  ได้แก่

- โครงสร้างเป็นความสัมพันธ์แบบพึ่งพา (dependency) และไม่มีคำใดที่ต้องพึ่งพาคำอื่นมากกว่า 1 คำ ไม่มีกรณีที่คำสองคำพึ่งพากันและกัน  โครงสร้างแบบคู่ขนาน (coordinate) ก็วิเคราะห์แบบพึ่งพาได้

- ไม่มีการพึ่งพาแบบตัดข้ามกัน (crossing dependency)

- การพึ่งพามีลักษณะภายใน (locality) จึงมีระดับเดียวของการพึ่งพา (one bar dependency)  ไม่มี X’ X’’ แบบทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (X-bar theory)

- ทุกอย่างขยายจากคำ (pan lexicalist) เพราะข้อมูลไวยากรณ์ทุกอย่างอยู่ที่คำแล้ว  ประโยคที่ถูกไวยากรณ์คือประโยคที่สร้างขึ้น (generate) จากคลังคำ (lexicon)  โดยที่คำต่าง ๆ มีความสัมพันธ์แบบพึ่งพา  ตอบสนองความต้องการหน่วยพึ่งพาได้ครบ (valency) และเงื่อนไขการเกิดร่วมกันของคำต่าง ๆ ไม่ขัดแย้งกัน  ไวยากรณ์ศัพทการกมีลักษณะที่ใฃ้สมมติฐานศัพทนิยม (lexicalist hypothesis) มากกว่าที่ชอมสกีใช้เสียอีก เพราะลักษณะร่วมทางไวยากรณ์ (grammatical generalization) ทุกอย่างแสดงในรูปของกฎระดับคำ (lexical rule)

- หลีกเลี่ยงการวิเคราะห์แบบนามธรรม (abstractness) ที่ไม่จำเป็น  ไวยากรณ์ศัพทการกจึงมีรูปแทนเพียงรูปเดียว  (monostratality) ไม่มีโครงสร้างลึก  ไม่มีรูปแทนความหมายแบบอื่นอีก ไม่มีการย้ายที่  ไม่มีการลบ การแทรกใด ๆ

- ทางความหมาย   ไวยากรณ์ศัพทการกไม่มองว่าถ้าประโยคที่อ้างถึงเหตุการณ์ (situation) เดียวกันแล้วต้องมีรูปแทนความหมายเหมือนกัน  Starosta มองว่าเป็นความคิดที่ผิด  เขาเชื่อว่าการที่เราใช้ประโยคที่ต่างกันอ้างถึงสถานการณ์เดียวกัน  เป็นเรื่องของทัศนมิติหรือมุมมอง (perspective) ที่ต่างกันคือเป็นการมองและนำเสนอภาพเหตุการณ์นั้นแตกต่างกัน   ดังนั้นจึงไม่แปลกที่สองประโยคล่างจะมีโครงสร้างการวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน  เพราะเป็นการมองเหตุการณ์เดียวกันด้วยทัศนมิติที่แตกต่างกัน

Ferd is loading the spreader with manure.

Ferd is loading manure in the spreader

ภาคแสดงเป็นส่วนหลักที่ต้องมี  ปกติเป็น V  แต่ก็เป็นไปได้ที่ N หรือ P จะเป็นภาคแสดง +prdc  เช่น  วันนี้ วันหยุด [N,+prdc]  เพราะในไวยากรณ์นี้ไม่มี สุญรูป  จึงต้องยอมให้ N และ P เป็น predicate ได้

การกสัมพันธ์ (case relation) เป็นเรื่องของการรับรู้ (perception) ไม่ขึ้นกับสถานการณ์  จึงไม่มีจำนวนการกมากเหมือนไวยากรณ์การก  ซึ่งเป็นเรื่องที่ขึ้นกับแต่ละคนว่าจะให้มีการกอะไรบ้าง  แต่ในไวยากรณ์ศัพทการกมีเพียง 5 การกและ 1 บทบาทใหญ่[5] (macro role) ดังนี้

- PATIENT (PAT): the perceived central participant in a state or event (formerly also Object or Theme)

- AGENT (AGT): the perceived external instigator, initiator, controller, or experiencer of the action, event, or state (formerly also Dative, Experiencer, Force, Instrument)

- LOCUS (LOC):

- inner: the perceived concrete or abstract source, goal, or location of the Patient (formerly also Source, Goal, or Path)

- outer: the perceived concrete or abstract source, goal, or location of the action, event, or state (formerly also Place)

- CORRESPONDENT (COR):

- inner: the entity perceived as being in correspondence with the Patient (formerly Dative, Experiencer, Range, Increment)

- outer: the perceived external frame or point of reference for the action, event, or state as a whole (formerly Benefactive, Reference)

- MEANS (MNS):

- inner: the perceived immediate affector or effector of the Patient (formerly Instrument, Material, vehicle)

- outer: the means by which the action, state, or event as a whole is perceived as being realized (formerly Instrument, Manner)

- actr: the entity perceived as instigating or carrying out an action or bearing the attributes of a state; the 'protagonist'

การกสัมพันธ์ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการอ้างถึง  ดังนั้น ประโยคอย่าง It is raining กับประโยค It is growling  It ในที่นี้จึงมีการกเดียวกัน คือ Patient  Patient เป็นการกที่เป็นศูนย์กลางของประโยค  ทุกประโยคจะต้องมี PAT  เรียกว่า สมมติฐาน Patient เป็นศูนย์กลาง (Patient Centrality)  การกสัมพันธ์ในที่นี้จึงไม่ใช่การกทางความหมายแบบของ ฟิลมอร์แต่รวมเอาวากยสัมพันธ์มาไว้ด้วย  การวิเคราะห์ AGT จึงไม่จำเป็นว่าต้องเป็นผู้กระทำเหตุการณ์นั้น เช่น  Jack[AGT,actr] resembles Abraham Lincoln[PAT].  ทั้ง Jack และ Abraham Lincoln ไม่ได้กระทำการอะไรแต่ก็มีการกเป็น AGT และ PAT ตามลำดับ    ส่วนในกรณีกริยาเดียวกันแต่ถ้ามีการใช้ต่างกันเช่นในตัวอย่างข้างล่าง  ก็จัดเป็นกริยาต่างประเภทกัน  ใน 3a เป็น affect verb  ในขณะที่ ใน 3b เป็น transportation verb  และนามที่ปรากฏก็มีการกต่างกัน  จึงไม่เหมือนไวยากรณ์การกที่คำนามมีการกคงที่ในกริยาเดียวกัน  หรือในไวยากรณ์ชอมสกีที่คำนามจะมี theta-role คงที่

Starostra (2006)

การกสัมพันธ์ LOC, MNS, COR อาจมีทั้งที่เป็นวงใน (inner) และวงนอก (outer) ปรากฏในประโยคได้   ดังในตัวอย่างข้างล่าง   การกวงนอก (outer case) จะไม่สัมพันธ์โดยตรงกับ PAT เห็นได้จากการย้ายที่ปรากฏได้

ลักษณ์มีสองประเภท คือ atomic กับ valence (contextual)   atomic อาจเป็นแบบมีขั้วคือขั้วบวกขั้วลบ เช่น [+trns], [-trns] หรือเป็นแบบไม่มีขั้ว เช่น [N], [Acc]     valence ใช้บอกการรวมกันของคำต่าง ๆ   ตัวอย่างข้างล่างแสดงโครงสร้างประโยคตามความสัมพันธ์แบบพึ่งพาและลักษณ์ภายในคำแต่ละคำ  1[Adj] เป็น valence feature ที่บอกว่า adj ที่สัมพันธ์คือคำที่ 1ndex   แต่ถ้าเป็นคำเดียว valence จะยังไม่มีค่า จะเป็น ?[Adj] จนกว่าจะรวมกับคำอื่นจึงจะรู้ว่า ? แทนคำลำดับที่เท่าไรในประโยคนั้น    การวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบพึ่งพาสามารถแสดงเป็นรูปดังตัวอย่างประโยค little children like gentle pets

Starostra (2006)

การวิเคราะห์ในไวยากรณ์ศัพทการก

กริยาและนามเป็นแกนกลางของโครงสร้างประโยค  และนอกจากการกซึ่งสัมพันธ์กับกริยา  คำนามมีรูปการก (case form) Acc, Nom, lctn  ส่วนโครงสร้างแบบเข้าศูนย์และไร้ศูนย์ (endocentric and exocentric) และความสัมพันธ์แบบเติมเต็มและขยาย (complement and adjunct) แสดงในรูปข้างล่างนี้

Starostra (2006)

Starostra (2006)

เครื่องหมาย () ใช้บอกว่าหน่วยพึ่งพานั้นเป็นส่วนขยาย (ไม่มีก็ได้)  สำหรับส่วนเติมเต็มนั้นจะต้องมีเสมอ  จึงไม่มีสิ่งที่เป็นหน่วยเติมเต็มละได้ (optional complement)  แต่หากวิเคราะห์เช่นนี้ ก็จะมีปัญหากับภาษา Pro-drop อย่างภาษาไทยที่ส่วนเติมเต็มอาจละได้   สตาโรสตาแก้ปัญหานี้โดยยอมให้ไม่มีหน่วยเติมเต็มในประโยคนั้น  แต่ให้มีกระบวนการในระดับปริจเฉทที่จะเติมดัชนี (index) .ให้รู้ว่าหน่วยเติมเต็มนั้นเป็นคำไหนในปริจเฉท

P (preposition และ postposition) จะต้องการหน่วยพึ่งพาหนึ่งคำ  ส่วน Cnjc (Conjuction) จะต้องการหน่วยพึ่งพาสองคำ  และจัดเป็นหน่วยสร้างแบบไร้ศูนย์   (เครื่องหมาย ? แสดงว่าต้องการคำพึ่งพาที่มีลักษณ์ที่กำหนดซึ่งจะถูกแทนที่ด้วยตัวเลขดัชนีคำในประโยคในภายหลัง)

คำนามทุกคำจะต้องมีการกสัมพันธ์หนึ่งในห้าอย่างหรือไม่ก็ต้องเป็น +prdc  PAT เป็นการกหลักที่จะต้องมีเสมอและพบในทุกภาษา  นอกจากการกสัมพันธ์แล้วยังมี macro role ซึ่งนำมาจากไวยากรณ์ Role and Reference ของแวนวาลิน (Van Valin) (สตาโรสตาว่า macro role จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ภาษากลุ่มออสโตรนีเซีย (Austronesia)  ในช่วงแรกไม่มีการใช้ macro role ในไวยากรณ์นี้)  ตัวอย่าง ประโยค active และ passive แสดงการกสัมพันธ์และ macro role ที่เกิดขึ้น  ส่วนที่ทั่วไปมองเป็น Agent ในประโยค passive จะไม่ใช่ actor

(a)      Walburga       admired            Herb.

AGT                        PAT

actr

(b)      Herb was       admiredby       Walburga .

PAT                        MNS

actr

ในส่วนของรูปการกไม่มีกำหนดว่าจะต้องมีอะไรบ้าง  แต่อย่างน้อยบังคับว่าจะต้องมี Nom ในทุกภาษา   โดยการใช้การกสัมพันธ์ รูปการก และ macro role ไวยากรณ์นี้สามารถแสดงลักษณะร่วม (generalization) ระหว่างภาษาได้ดังต่อไปนี้

- ภาษากรรมการก (accusative language) เป็นภาษาที่รูปการก Nominative จะมี macro role เป็น  actor ด้วย

- ภาษาสาธกการก (ergative language) เป็นภาษาที่รูปการก Nominative จะมีการกสัมพันธ์เป็น PAT เสมอ

- และในภาษากรรมการก (accusative language) PAT จะแสดงในรูปการก Acc ในประโยคสกรรม

- ทั้งภาษาสาธกการกและกรรมการก (both ergative and accusative languages)  Nominative โดยปกติเป็นคำที่มีการความซับซ้อนของคำน้อยสุด (least morphologically marked)

ความเชื่อมโยง (correlation) ระหว่างรูปการก การกสัมพันธ์ และ macro role นี้เรียกว่าการเชื่อมโยงการก (case linking) ในไวยากรณ์ศัพทการกสามารถใช้การเชื่อมโยงการกนี้อธิบายประเภทต่าง ๆ ของคำกริยาและภาษาแบบต่าง ๆ ได้ดังตัวอย่างบางส่วนข้างล่าง

สำหรับเรื่องลำดับการปรากฏของคำ (word order)  ไวยากรณ์นี้ใช้การกำหนดลักษณ์ในคำเพื่อบอกลำดับว่า หน่วยพึ่งพาควรเกิดข้างหน้าหรือข้างหลัง  [?[X]<@]  หรือ [@<?[X]] (@  แทนเลขดัชนีของคำหลักนั้น) เช่น  1<2[N]  ที่อยู่ในคำ 1ndx  บอกว่าคำพึ่งพา 2ndx นั้นเกิดข้างหลังและเป็น N   หากไม่ระบุลำดับ  ก็หมายความว่าจะปรากฏหน้าหรือหลังก็ได้   และจากข้อมูลลำดับที่ระบุในคำหลักทั้งหมดเราก็จะบอกลำดับของคำที่ปรากฏในประโยคได้

ตัวอย่างการวิเคราะห์ไวยากรณ์ศัพทการก

สองโครงสร้างแรกถูกไวยากรณ์เพราะลำดับการปรากฏเป็นไปแบบที่ควรจะเป็น  แต่โครงสร้างสาม NP “tall that building” ผิดไวยากรณ์เพราะมีลักษณ์บอกว่า Det  ต้องปรากฏก่อน Adj   ([Det])<([Adj]) แต่ในประโยคนี้  Adj  เป็นคำแรก 1ndx  และ Det เป็นคำที่สอง 2ndx  จึงไม่เป็นตามลำดับที่ควร  เพราะ 2 จะปรากฏก่อน 1 ไม่ได้

แสดงความต่างระหว่างประโยคบอกเล่าและคำถามผ่าน +/-ntrg   จะมีกฎที่มองว่า +xlry และ +ntrg ทำให้มีลักษณ์บอกลำดับเป็น @<?[N,Nom]  คือคำนี้จะต้องปรากฏอยู่ก่อน [N,Nom]  เมื่อแทน ? ด้วย 2ndx และ @ ด้วยตำแหน่งคำนั้นคือ  1ndx  ได้ว่า 1<2  ซึ่งถูกต้อง

โครงสร้างที่วิเคราะห์เหล่านี้  นอกจากจะมาจากคำ (lexical entry) ต่าง ๆ รวมกันอย่างถูกไวยากรณ์แล้ว  ในทฤษฎีไวยากรณ์นี้  เนื่องจากรูปคำเดียวกันที่มีคุณสมบัติต่างกันจะมองเป็นคนละคำ  คำหลายหน้าที่หลายความหมายก็แยกเป็นคนละคำกันหมด  คำจึงดูเหมือนว่ามีจำนวนมากมายซึ่งดูไม่ดีนัก  เพราะมนุษย์เราไม่น่าจะเก็บคำต่าง ๆ นี้ไว้ทั้งหมดได้  ทฤษฎีนี้อธิบายว่าจริง ๆ คำมีเริ่มต้นอยู่เพียงจำนวนหนึ่งซึ่งแต่ละคำก็มีลักษณ์เท่าที่จำเป็น   แต่จะมีกฎต่าง ๆ ที่ใช้ในการเพิ่มเติมลักษณ์ต่าง ๆ ให้กับคำและสร้างคำใหม่ ๆ จากรูปคำเดียวกันขึ้นมา  เช่น  redundancy rule, subcategorization rule  ฯลฯ  และนอกจากกฎการเพิ่มเติมลักษณ์ต่าง ๆ ก็ยังมีกฎที่สร้างความสัมพันธ์อย่าง linking rule, chain rule  การมีกฎต่าง ๆ นี้เป็นการแสดงให้เห็นถึงลักษณะร่วม (generalization) ที่มีในภาษา

ตัวอย่างของ redundancy rule ที่ใช้เติมลักษณ์บางอย่างที่ไม่จำเป็นต้องใส่ไว้ในแต่ละคำ  เช่น การมีลักษณ์ +/-prnn จะสรุปได้ว่ามีลักษณ์ +N ด้วย

เป็น redundancy rule ที่บอกว่าคำที่เป็น +prnn จะต้องไม่มีคำลูกที่เป็น +Det

ตัวอย่างของ subcategorization rule ที่ใช้แยกย่อยว่าคำที่มีลักษณ์ –prnn จะมีลักษณ์ที่เป็นไปได้สองแบบ คือ +plrl หรือ –plrl

ตัวอย่างของ morphological rule ที่เติม /z/ ท้ายคำที่เป็น –prnn และ +plrl

ตัวอย่าง inflectional redundancy rule ที่บอกว่าคำที่เป็น +dfnt ที่ต้องการ +Det เป็นคำพึ่งพา  คำพึ่งพานั้นจะมีลักษณ์ +dfnt ด้วย

ตัวอย่าง linking rule ที่เอาหมายเลขดัชนีของคำพึ่งพา (n) มาไว้ที่คำหลัก  (คือเปลี่ยนจาก ? เป็น n  โดยที่ n เป็นเลขดัชนีคำพึ่งพาที่มีลักษณ์ +WCi )

ไวยากรณ์ศัพทการกกับภาษาไทย

มีงานจำนวนไม่น้อยที่ศึกษาภาษาไทยโดยใช้ทฤษฎีศัพทการกนี้  ด้วยเหตุที่มีผู้ไปศึกษาต่อปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัยฮาวายหลายคน  เช่น  วิทยานิพนธ์ของ Saranya Savetamalya เรื่อง “Thai nouns and noun phrases: a lexicase analysis” (1989)  วิทยานิพนธ์ของ Supriya Wilawan เรื่อง “A reanalysis of so-called 'serial verb constructions' in Thai, Khmer, Mandarin, and Yoruba” (1993)  และวิทยานิพนธ์ของ Kitima Indrambarya เรื่อง “Subcategorization of verbs in Thai: a lexicase dependency approach” (1994).  นอกจากนี้  Amara อมรา ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ (2543) จำแนกชนิดของคำภาษาไทยโดยใช้กรอบการวิเคราะห์ศัพทการก

อ้างอิง

Bender, Byron Wilbur (2002). "In Memoriam, Stanley Starosta 1939-2002" Oceanic Linguistics - Volume 41, Number 2, December 2002, pp. 255-274

Indrambarya, Kitima. (1994). Subcategorization of verbs in Thai: a lexicase dependency approach. Ph.D. Dissertation, University of Hawaii.

Prasithrathsint, Amara. (2013). Parts of speech in Thai: A syntactic analysis. Bangkok: A.S.P. Publishers.

Savetamalya, Saranya. (1989). Thai nouns and noun phrases: a lexicase analysis. Ph.D. Dissertation, University of Hawaii.

Starosta, S. (2006). Lexicase Grammar. [http://www2.hawaii.edu/~stanley/dpndc_l'.rtf]

Starosta, Stanley. (1988) The case for lexicase: an outline of lexicase grammatical theory.  Open Linguistics Series, ed. by Robin Fawcett.  London: Pinter Publishers Limited.

Wilawan, Supriya. (1993). A reanalysis of so-called 'serial verb constructions' in Thai, Khmer, Mandarin, and Yoruba. Ph.D. Dissertation, University of Hawaii.

อมรา ประสิทธิ์รัฐสินธุ์. (2543). ชนิดของคําในภาษาไทย: การวิเคราะห์ทางวากยสัมพันธ์โดยอาศัยฐานข้อมูลภาษาไทยปัจจุบันสองล้านคํา. รายงานการวิจัย เสนอ สํานักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย(ทุนวิจัยองค์ความรู้ใหม่ที่เป็นพื้นฐานต่อการพัฒนา). (เอกสารไม่ตีพิมพ์)

ไวยากรณ์กำกับและผูกยึดกับมินิมัลลิสต์โปรแกรม

การบรรยายที่เมืองปิซา (Pisa) ปีค.ศ.1979 ของชอมสกี[6] ถือเป็นจุดเริ่มต้นการนำเสนอแนวคิดไวยากรณ์เพิ่มพูนลักษณะใหม่    ซึ่งต่อมาพิมพ์เป็นหนังสือ Lectures on Government and Binding: The Pisa Lectures. ในปีค.ศ.1980   แบบจำลองที่พวกนักไวยากรณ์เพิ่มพูนเสนอและมีการปรับเปลี่ยนมาโดยตลอดนั้นไม่ใช่ว่าเป็นเรื่องของการจะทำอะไรก็ทำโดยไม่มีเหตุผล  แต่เป็นผลพวงมาจากความซับซ้อนของสิ่งที่ศึกษาหรือภาษานั่นเองที่ทำให้มีการเปลี่ยนแปลงพัฒนามาเรื่อยมาจนในปีค.ศ.1993 จึงเริ่มมีการเปลี่ยนแปลงใหญ่อีกครั้งและได้พิมพ์เป็นหนังสือ The Minimalist Program ในปีค.ศ.1995

ความเป็นมา

แนวคิดหลักของไวยากรณ์กำกับและผูกยึด (Government and Binding, GB) คือจิตนิยม (mentalism) กับการใช้แนวทางของหลักการและการตั้งค่า (principles and parameters)   ชอมสกีเริ่มต้นด้วยการแย้งแนวคิดแบบพฤติกรรมนิยมว่าไม่สามารถใช้อธิบายการรับภาษาของมนุษย์ได้  ถ้าคิดเพียงว่าการรับภาษาเป็นเรื่องของการตอบสนองสิ่งเร้าและคนเราเกิดมาเริ่มต้นจากศูนย์  ได้ความรู้มาจากการเรียนรู้แบบลองผิดลองถูกเท่านั้น   ก็จะไม่สามารถตอบคำถามว่า  ทำไมจึงมีแต่มนุษย์เท่านั้นที่สามารถมีภาษาได้   ทำไมถึงมีลักษณะร่วมบางอย่างระหว่างภาษาต่าง ๆ  และถ้าการรับภาษาเป็นกระบวนการแบบอุปนัย (induction)  ทำไมมนุษย์เราถึงรู้ภาษาได้ทั้ง ๆ ที่ข้อมูลเข้านั้นไม่สมบูรณ์ (poverty of stimulus) สามารถรับภาษาได้ในเวลารวดเร็ว สามารถใช้ประโยคที่มีโครงสร้างใหม่ ๆ ที่ไม่เคยได้ยินได้ฟังมาก่อนได้

เมื่อเปรียบเทียบเรื่องโครงสร้างแขน ขา หัวใจ   ว่าเป็นสิ่งที่มีโดยธรรมชาติในพันธุกรรม (genetic endowment)  มนุษย์ทุกคนสามารถสร้างร่างกายขึ้นมาเหมือนกันได้  ชอมสกีว่าภาษาก็เป็นสิ่งที่มีลักษณะเดียวกัน  ชอมสกีเรียกลักษณะที่ติดดัวมาแต่กำเนิดของภาษาว่าไวยากรณ์สากล (universal grammar)   ไวยากรณ์สากลเป็นเหมือนพิมพ์เขียว (blueprint)  ที่มีหลักการ (principle) ต่าง ๆ ที่ทุกภาษาต้องสอดคล้องตามนี้ ประสบการณ์ภาษามีความจำเป็นเพียงแค่เป็นตัวกระตุ้นให้มีการเลือกตั้งค่าพารามิเตอร์หรือตัวแปร (parameter) ที่เหมาะสมกับภาษานั้น

นักภาษาศาสตร์ไม่ได้มีหน้าที่แค่จัดระบบข้อมูลการใช้ภาษาที่พบ  แต่ต้องค้นหาระบบภายในที่อยู่เบื้องหลัง  คือ ต้องสนใจภาษาที่เป็นภาษาภายใน (I-language) มากกว่าที่จะสนใจตัวภาษาที่แสดงออกมาหรือภาษาภายนอก (E-language)   ภาษาภายนอกเป็นสิ่งที่นำมาศึกษาเพื่อให้ได้มาซึ่งแบบจำลองที่ต้องการของแต่ละภาษา  และจากการศึกษาเปรียบต่าง (contrastive analysis) ของไวยากรณ์หลัก (core grammar) ของภาษาเหล่านี้จึงนำมาซึ่งไวยากรณ์สากล (universal grammar)

ในความเป็นจริง ก็ใช่ว่าแบบจำลองที่นำเสนอจะใช้ได้ถูกต้องในทันที  จึงเป็นเรื่องปกติที่จะมีการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองให้ถูกต้องมาก ๆ ขึ้น  นี่คือคำอธิบายว่าทำไมจึงมีการเปลี่ยนแปลงแบบจำลองจากทฤษฎีมาตรฐาน (standard theory) เป็นทฤษฎีมาตรฐานแบบขยาย (extended standard theory) เป็นทฤษฎีมาตรฐานแบบปรับปรุงใหม่ (revised extended standard theory) เป็นทฤษฎีกำกับและผูกยึด (government and binding theory) และเป็นมินิมัลลิสต์โปรแกรม (minimalist program) ในปัจจุบัน

ตัวอย่างเช่น ในทฤษฎีมาตรฐาน  มีการเสนอใช้กฎปริวรรตเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างประโยคเช่น ประโยคกรรตุวาจก (active) กับประโยคกรรมวาจก (passive)   กฎปริวรรตจะเปลี่ยนโครงสร้างหนึ่งไปเป็นอีกโครงสร้างหนึ่ง  เช่น เมื่อประธานเหมือนกับ NP อื่นในประโยค  กฎปริวรรต t-reflexive จะเปลี่ยน NP ตัวหลังเป็นรูป reflexive  ประโยค John shaves John ในโครงสร้างลึกจึงกลายเป็น John shaves himself  ในโครงสร้างผิว  ข้อสรุปนี้มาจากการพิจารณาข้อมูลภาษาที่เป็นไปได้ซึ่งจะพบ reflexive form ก็ต่อเมื่อมีนามวลีที่อ้างถึงสิ่งเดียวกันมาก่อนในอนุพากย์นั้น  ในกรณีที่ประโยคนั้นมี NP ตัวเดียวก็จะไม่สามารถใช้กฎ t-reflexive ได้ ประโยคอย่าง *himself was shaved จึงไม่เกิดขึ้น   แต่กฏปริวรรต t-reflexive ก็มีปัญหาเมื่อพบประโยคที่มีคำบอกปริมาณ (quantifier) เช่น

some linguists shave themselves

some linguists shave some linguists

(de Geest and Jaspers 1991:27)

สองประโยคนี้มีความหมายไม่เหมือนกัน  จึงมีการเปลี่ยนความคิดว่ารูป reflexive ไม่น่าจะเกิดจากการปริวรรตด้วยกฎ t-reflexive  แต่รูป reflexive นี้ควรจะปรากฏอยู่ที่โครงสร้างลึกเลย  เมื่อเป็นเช่นนี้ก็ต้องอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างรูป reflexive กับ NP ที่ปรากฏข้างหน้า จึงมีการเสนอทฤษฎีที่จะจัดการกับเรื่องการเชื่อมโยงความสัมพันธ์นี้ซึ่งก็คือทฤษฎีผูกยึด (binding theory)

หากพิจารณาประโยค  What _ to do?  ซึ่งไม่มีประธานปรากฏ  ซึ่งอาจตีความว่าเป็นสรรพนามอะไรก็ได้ ถามว่า  สรรพนามที่เป็นประธาน (pronominal subject) นี้ปรากฏที่ระดับความหมายหรือระดับวากยสัมพันธ์   สมมติฐานแรกควรเป็นว่าไม่ได้ปรากฏที่ระดับวากยสัมพันธ์  แต่เมื่อพิจารณาประโยค How _ to shave oneself is the question.  ซึ่งจากการที่ reflexive จะไม่สามารถปรากฏเดี่ยว ๆ ได้จะต้องมีคำอ้างอิงนำ (antecedent) อยู่ภายในอนุพากย์นั้นมาก่อน (reflexive must be bound) ทำให้ต้องวิเคราะห์ว่ามีประธานไร้รูป (null subject) ที่ระดับวากยสัมพันธ์ด้วย

หากพิจารณาประโยค  John wanted [ _ to shave himself]  ก็คิดได้ว่ามีประธานไร้รูปซึ่งเป็นคนเดียวกับ John อยู่   ซึ่งในทฤษฎีมาตรฐาน (Standard Theory) เสนอให้มีกฎปริวรรต equi-NP deletion (t-END) ลบ John ในประโยคซ้อน (embedding) ได้  แต่กฎปริวรรต t-END นี้ก็ไม่ได้ตอบคำถามว่าทำไม What _ to do?  หรือ  how  _ to shave oneself is the question.  ถึงไม่มีประธานได้เพราะไม่มีการซ้ำ NP ในประโยคนี้   นอกจากนี้ กฎ t-END ก็ยังมีปัญหากับประโยคที่มีคำบอกปริมาณอีก  เช่น

some people wanted [ _ to shave themselves ]

some people wanted [ some people to shave themselves]

(de Geest and Jaspers 1991:28)

สองประโยคนี้ความหมายไม่เหมือนกัน  themselves ในประโยคแรกอ้างถึงคนเดียวกับ some people ตัวแรกได้  แต่ในประโยคหลัง  themselves ไม่ได้อ้างถึงคนเดียวกันกับ some people คำแรก  t-END จึงใช้ไม่ได้  ทางออกก็คือต้องวิเคราะห์ให้มีประธานไร้รูป (null subject) ปรากฏตั้งแต่ในโครงสร้างลึก เรียกว่า PRO และต้องมีทฤษฎีย่อย (sub theory) หรือโมดูลที่จะมาอธิบายการใช้ PRO นี้ว่าจะปรากฏที่ไหนมีการตีความได้อย่างไร

จากประโยค control sentence ที่ยกมาทำให้เราเห็นว่า ในอนุพากย์ที่ดูเหมือนไม่มีประธานปรากฏ  จริง ๆ แล้วก็มีประธานไร้รูปอยู่  และจากการที่ภาษาอังกฤษจะต้องมีประธานใน finite declarative clause จึงตั้งสมมติฐานได้ว่า

Predication Principle : ทุกอนุพากย์จะต้องมีประธาน (all clauses have a subject)  (หรือเรียกอีกชื่อว่า EPP: Extended Projection Principle เพราะเป็นส่วนขยายเติมจากหลักการขยายต่อ (project) จากคำ)

แต่อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ว่าทุกภาษาจะเป็นเช่นนี้  ภาษาอิตาเลียนไม่จำเป็นต้องมีประธานปรากฏก็ได้  คือมีประธานไร้รูปอีกแบบหนึ่งที่ไม่ใช่ PRO แบบที่กล่าวมา  เรียกว่า pro  และภาษาที่มี pro นี้เรียกว่าเป็นภาษา pro-drop    ตรงนี้ถูกมองว่าเป็นพารามิเตอร์หนึ่งของไวยากรณ์สากลว่าเป็น pro-drop หรือไม่เป็น pro-drop  (ซึ่งในตอนแรกก็วิเคราะห์กันว่า ภาษา pro-drop จะต้องมีลักษณะที่มีการใช้วิภัติปัจจัยมากเพื่อทำให้รู้ได้ว่าประธานที่หายไปคือใคร ก็อาศัยการสรุปจากตัวอย่างภาษาอย่างภาษาอิตาเลี่ยนนี้  การที่ว่าการมีวิภัติปัจจัยสูงเป็นเงื่อนไขยินยอมของการเป็นภาษา pro-drop (rich inflection license pro) นั้นต่อมาก็พบว่าไม่จริงสำหรับภาษาจีนและไทย)

ที่กล่าวมานี้ เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงการปรับเปลี่ยนรายละเอียดทฤษฎีเมื่อพบข้อมูลใหม่  ๆ ที่ไม่สามารถใช้คำอธิบายในลักษณะเดิมได้   การปรับเปลี่ยนเกิดจากข้อถกเถียงและข้อเสนอแนะในงานต่าง ๆ จำนวนมากจนกระทั่งมีการเปลี่ยนรูปแบบทฤษฎีมาเป็นแบบที่เรียกว่าทฤษฎีกำกับและผูกยึด (Government and Binding Theory)

ทฤษฎีกำกับและผูกยึด

ในทฤษฎีกำกับและผูกยึด (GB) มีรูปแทนอยู่ 4 ระดับ คือ  มีโครงสร้างลึก (d-structure) โครงสร้างผิว (s-structure) รูปทางเสียง และ รูปความหมาย  กฎปริวรรตถูกปรับเป็นกฎการย้ายคำใด ๆ หรือ move-alpha ซึ่งถูกบังคับด้วยหลักการต่าง  ๆ เช่น ทฤษฎีการก (case theory), ทฤษฎีเทต้า (theta theory) เป็นต้น   คลังคำศัพท์ (lexicon) เป็นส่วนสำคัญที่มีข้อมูลต่าง ๆ เกี่ยวกับคำ  รวมถึงการเลือกคำปรากฏร่วม (subcategorization)  กฎโครงสร้างหายไปเนื่องจากมีทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (X-bar theory) ที่ใช้กำหนดโครงสร้างวลีทุกอย่างแบบเดิมได้

คลังคำศัพท์

คลังคำศัพท์ (lexicon) เป็นส่วนที่เก็บข้อมูลต่าง ๆ ของคำแต่ละคำ  แต่ละคำมีข้อมูลต่อไปนี้

(I) phonological matrix

(ii) categorial feature  บอกหมวดคำ เช่น N, V

(iii) subcategorization frame  บอกว่าต้องการคำประเภทใดมาเติมเต็ม  เช่น  rely [ _ PP(on)], dismember [ _ NP]

(iv) thematic/theta grid  บอกผู้ร่วม (participant) ที่จะเกิดร่วมกับคำแสดง (predicate item) เช่น laugh มี 1 theta role,  give มี 3 theta role (AGENT ผู้ให้, goal ผู้รับ, theme ของ)

ใน theta grid ต้องแยกสิ่งที่เป็นบทบาทภายในและภายนอก (internal and external theta role)  ในคำว่า give  goal กับ theme เป็นบทบาทภายใน ส่วน AGENT เป็นบทบาทภายนอก (แสดงความต่างด้วยการเขียนแทนด้วยตัวพิมพ์ใหญ่ในที่นี้)  การที่เป็นบทบาทภายนอกบอกเป็นนัยว่าไม่จำเป็นต้องปรากฏในรูปผิว  เช่น

1) the ship was sunk [PRO to get the insurance money]

2) *The ship sank [PRO to get the insurance money]

(de Geest and Jaspers 1991:3)

กริยา sunk  ต้องการหนึ่งบทบาทภายในคือ theme และหนึ่งบทบาทภายนอกคือ AGENT  AGENT จึงไม่จำเป็นต้องปรากฏก็ได้ใน (1)   แต่ใน (2)  เมื่อ the ship กลายเป็น AGENT ทำให้ไม่มีคำใดรับหน้าที่เป็น theme ประโยคนี้  จึงผิดไวยากรณ์

การใช้ theta grid ทำให้แยกคำกริยาออกได้เป็น  กริยาที่ไม่มี internal argument (กริยาอกรรม), กริยาที่มีหนึ่ง internal argument อย่าง กริยา unaccusative และกริยา ergative (e.g. break กริยาเป็นได้ทั้งอกรรมและสกรรม แต่ประธานของอกรรมกับสกรรมมีความสัมพันธ์ต่างกัน), กริยาที่มีมากกว่าหนึ่ง internal argument (กริยาทวิกรรมหรือมากกว่า)

ตัวอย่างของ กริยา unaccusative เช่น  คำว่า arrive  ซึ่งดูเผิน ๆ เหมือนอกรรมกริยา  แต่จริง ๆ ไม่ใช่  โดยเห็นได้จากตัวอย่างต่อไปนี้  ที่ laugh ใช้ในประโยค there ไม่ได้  แต่ arrive ใช้ได้  อธิบายได้ว่าเป็นความต่างของ theta grid นี้  ประโยค (3) ถูกไวยากรณ์เพราะ a friend of mine รับบท theme ส่วนประโยค (4) a friend of mine ไม่สามารถรับบท AGENT ได้ในตำแหน่งนั้น

3) There arrives a friend of mine

arrive: + V, theme [NP]

4) *There laughed a friend of mine.

laugh: + V, (AGENT)

(de Geest and Jaspers 1991:3)

นอกจากคำกริยาแล้ว คำนาม คุณศัพท์ และบุพบท ก็สามารถเป็นตัวกำหนดบทบาท (assign theta role) ได้ เช่น ในประโยค John is a fool, John is sick, John is in a garden จะเห็นว่า  fool, sick เป็นตัวกำหนดบทบาทภายนอกให้ John,  ส่วนคำว่า in กำหนดบทบาทภายนอกให้ John และกำหนดบทบาทภายในให้ the garden

คำเป็นส่วนที่เป็นหน่วยเล็กสุดของรูปแทนทางวากยสัมพันธ์ (syntactic representation)  ส่วนต่อขยาย (projection) ของคำเหล่านี้ขึ้นเป็นรูปแทนวากยสัมพันธ์ต้องเป็นไปตามหลักการต่อขยาย (projection principle)  ซึ่งกำหนดว่าข้อบังคับทั้งหลายที่มีในคำต้องเป็นไปตามนั้นไม่ว่าจะอยู่ในระดับใดของรูปแทนก็ตาม (โครงสร้างลึก หรือ โครงสร้างผิว)

ทฤษฎีเทต้า

ทฤษฎีเทต้า (theta theory) เกี่ยวข้องกับการเติมนามวลีในตำแหน่งต่าง ๆ ในอนุพากย์   ดูตัวอย่างคำ arrive ซึ่งมีหนึ่งบทบาทภายใน  เราจึงไม่มีประโยคอย่าง

5) *John arrived a friend of mine

*There arrived

(de Geest and Jaspers 1991:34)

การเติมนามวลี 2 ตัวไปใน (5) นั้นทำให้ผิดไวยากรณ์   หรือการเติมสิ่งที่เป็น non-argument (there) ไปที่ตำแหน่งประธานก็ยังคงผิดไวยากรณ์   จึงวิเคราะห์ได้ว่าเราต้องมีหลักการ (principle) บางอย่างเรียก theta criterion คือ

one argument -> one theta role

one theta role -> one argument

ประโยค (5) ผิดเพราะ arrive สามารถกำหนดบทบาทได้หนึ่งบท จึงมีเพียงนามวลีเดียวที่จะได้รับบทบาทอีกตัวไม่ได้ จึงละเมิดข้อบังคับนี้   ส่วนประโยค (6) ผิดเพราะไม่มีนามวลีใดได้รับบทบาทจากคำกริยา  แต่ถ้าเป็น There arrives a friend of mine จะใช้ได้  เพราะนามวลีที่เป็นกรรมได้รับบทบาทจากคำกริยา  ส่วน there เป็นคำที่ไม่ต้องการ argument แต่ที่ถูกใส่ไปเพราะหลักการต่อขยายเพิ่มเติม (extended projection principle) ที่บังคับว่าทุกอนุพากย์ต้องมีประธานปรากฏ

ในตัวอย่าง It rains กับ *John rains อธิบายได้ว่า rain เป็นคำกริยาที่ไม่มีการกำหนดบทบาทให้กับนาม  เราจึงใช้ John rains ไม่ได้

ทฤษฎีเอ็กซ์บาร์

ความคิดเรื่องทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (X-bar theory) ถูกนำเสนอในปีค.ศ.1970  โดยชอมสกีเพื่ออธิบายความคล้ายคลึงที่พบในประโยค (7) และ (8) นี้  ตัวอย่างแรกเป็นประโยค ส่วนตัวอย่างหลังเป็นนามวลี  แต่ก็มีโครงสร้างคล้ายกันต่างกันที่คำหลัก ชอมสกีนำเสนอเพื่อแย้งพวกอรรถศาสตร์เพิ่มพูนที่วิเคราะห์ให้ทั้งสองประโยคมีโครงสร้างลึกเหมือนกัน  แต่ชอมสกีวิเคราะห์ให้ต่างกันตั้งแต่ในโครงสร้างลึกโดยมีคำหลักต่างกันเป็นคำกริยาและคำนามตามลำดับ

7) The city was destroyed (by the Romans)

The city’s destruction (by the Romans)

(de Geest and Jaspers 1991:35)

โดยที่ส่วนที่ปรากฏทางขวาของคำหลักมีความเกี่ยวข้องมากกว่า  ละได้ยากกว่าคำทางซ้าย  ลักษณะความสัมพันธ์ดังกล่าวยังพบในโครงสร้างแบบอื่น ๆ ทั้ง AP และ PP  จึงสามารถมองได้ว่ามีโครงสร้างที่เป็นนามธรรมกว่านั้น คือ XP ทำให้มีทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (x-bar theory) ขึ้น

(Boeckx 2006: 53)

X-bar theory อยู่ในรูป  Xi  ->  … Xi-1 ….   จะมี specifier กับ complement  ในโครงสร้าง  ซึ่งจะปรากฏซ้ายหรือขวาก็ได้  แต่ละภาษาก็เลือกตั้งค่านี้เอง   ภาษาอังกฤษเป็นภาษาที่คำหลักอยู่หน้าเพราะหน่วยเติมเต็ม (complement) อยู่ทางขวาของคำกริยา    ส่วนภาษาอื่นอย่างภาษาดัชท์ ภาษาเยอรมัน ภาษาญี่ปุ่นเป็นภาษาที่คำหลักอยู่หลัง (head-final)

(de Geest and Jaspers 1991:36)

X-bar theory ใช้ได้กับโครงสร้างของทุกวลีที่เมื่อก่อนใช้ NP VP AP PP  และงานวิจัยภายหลังยังพบว่ามี CP กับ IP อีก   I เป็น node ที่คำกริยาช่วย (auxiliary) มาปรากฏ   ใช้บอก tensed หรือ infinitival    C ใช้กับ complementizer  ดังตัวอย่างประโยคใน (9)   ส่วนในตัวอย่าง (10) whom เคลื่อนไปที่ตำแหน่ง specifier ของ CP,  คำกริยาช่วย do ถูกย้ายไปที่ C

9) (John says) that he will shave himself

(de Geest and Jaspers 1991:37)

10) Whom did he shave?

(de Geest and Jaspers 1991:38)

ในแบบจำลองใหม่นี้  กฎโครงสร้างวลีอย่าง VP -> V NP จึงไม่จำเป็นอีกต่อไป  อย่างคำกริยา shave  จะมีข้อมูลที่บอก theta grid และกำหนดว่าต้องเป็น NP ที่เป็นกรรมตรง  และ X-bar theory กำหนดว่า V ต้องมี VP  ส่วนตำแหน่งว่าเกิดซ้ายขวาก็กำหนดจากค่า head-final หรือ head-initial  กฎ VP->V NP นี้จึงไม่จำเป็นอีกต่อไป

ทฤษฎีจำกัดการย้ายที่

ส่วนของคลังคำศัพท์ (lexicon) และ X-bar theory อธิบายว่าคำต่าง ๆ มารวมกันเป็นโครงสร้างซึ่งยังเป็นโครงสร้างลึกได้อย่างไร  โครงสร้างผิวที่พบมาจากการย้ายที่คำบางคำจากตำแหน่งเดิม  ทฤษฎีจำกัดการย้ายที่ (Bounding theory) เป็นส่วนที่ว่าด้วยการย้ายที่คำนี้   เช่นในประโยค (11)-(13)  เป็นโครงสร้างผิวที่เกิดจากโครงสร้างลึก (14)-(16)  ตามลำดับ

11) [IP [The city]i was destroyed ti ]

12) [IP [A friend of mine]i arrived ti ]

13) [CP [Whom]i did [IP he shave ti ]]

14) [CP [IP [NP e] was destroyed [NP the city] ] ]

15) [CP [IP [NP e ] arrived [a friend of mine] ] ]

16) [CP [XP e] [C’ [C e] [IP [NP he ] [I’ [I did] [VP shave [NP whom] ]]]]]

(de Geest and Jaspers 1991:39-41)

ในประโยค (11) จะเห็นว่า passive จะอยู่ตั้งแต่ในโครงสร้างลึก  กริยา destroy มี theta grid ที่กำหนดบทบาทให้นาม 2 อย่างคือ theme กับ AGENT แต่ AGENT ไม่ปรากฏมีเพียงสุญรูป (empty category) เพราะหลัก predication principle ที่บังคับว่าอนุพากย์จะต้องมีประธาน  ส่วน the city ได้รับบทบาท theme จากกริยาก่อนจะถูกย้ายไปที่ตำแหน่งประธาน  ไม่ใช่ไปรับบทบาทที่ตำแหน่งประธาน  หลังการย้ายไปต้องเหลือรอยคำ (trace) ที่ตำแหน่งเดิมเพราะหลัก projection principle ที่ว่าข้อบังคับของคำจะต้องคงไว้ในทุกระดับของรูปแทน (representation)   ในตัวอย่าง (12),(15) เป็นการย้ายไปตำแหน่งที่ไม่ถูกกำหนดบทบาท เพราะกริยา arrive มี theta grid เป็น theme ตัวเดียว  ที่ย้ายเพราะ predication principle ที่บังคับว่าต้องมีประธานในรูปผิว ส่วนตัวอย่าง (13),(16)  whom ได้รับบทบาท theme จากคำกริยา shave  และ he ได้รับบทบาท AGENT   whom ถูกย้ายไปตำแหน่ง specifier ของ CP

การย้ายที่จึงทำให้เกิดใยเชื่อม (chain) ขึ้น   ตัวอย่าง (14) เป็น A-chain เป็นการย้ายที่ไปที่ตำแหน่ง argument (หรือ A position)  เรียกว่า A-movement หรือ NP-movement   trace ใน (14) เป็น NP-trace   ในตัวอย่าง (16)  เป็น A’-chain  เป็นการย้ายที่ไปที่ A’ position (non-argument position) เรียกว่า A’-movement  หรือ wh-movement   trace ที่เหลือนี้เรียก wh-trace  ทั้ง NP-movement และ wh-movement นี้เรียกรวมว่า move-alpha

ในการย้ายที่คำ  มีคำถามว่าแล้วจะย้ายไปได้ไกลแค่ไหน   ถ้าลองดูตัวอย่าง (17) ข้างล่าง  อาจดูเหมือนกับว่าไม่มีข้อจำกัดเกี่ยวกับการย้ายเพราะย้ายข้ามหลาย ๆ อนุพากย์ได้   หรือเรียกว่า unbound คือไม่มีอะไรมาจำกัด   แต่หากดูที่ตัวอย่าง (18)-(23) ก็จะเห็นว่าไม่ใช่เพราะประโยคเหล่านี้ใช้ไม่ได้  การย้ายที่คำนั้นจึงมีข้อจำกัดอยู่  ตัวอย่าง (18)-(23) เป็นตัวอย่างที่เรียกกันว่า island แบบต่าง ๆ (สภาพที่ถูกปล่อยเกาะไม่สามารถย้ายที่ได้)

17) Whomi do you think that Bill said that John thought that Harry shaved  ti ?

18) *Whoi do [IP you believe [NP the claim [CP t’i that [IP Henry shaved ti ]]]]?

19) *Whoi do [IP you believe [NP the manj [CP ti whoj [IP tj shaved ti ]]]]?

20) *Whoi would [IP [NP a picture of ti ] surprise Karen]?

21) *Whoi would [IP [CP for [IP Henry to shave ti ]] be fun]?

22) *Whoi do [IP you wonder [CP whether [IP Henry shaved ti ]]]?

23) *Whoi did [IP Hades reunite [NP Euridice and ti ]]?

(de Geest and Jaspers 1991:42)

Chomsky อธิบายว่าตัวอย่าง (18)-(23) ผิดไวยากรณ์เพราะมีการย้ายที่คำข้ามเกินขอบเขตภายใน  คือ การย้ายที่คำจะไม่สามารถย้ายข้ามมากกว่า 1 bounding node ได้  หลักการนี้เรียกว่า เงื่อนไขการห้ามย้ายข้ามเขต (subjacency principle) ในตัวอย่าง (17) เป็นประโยคที่ถูกไวยากรณ์ เพราะถ้าดูการย้ายที่คำจะเห็นการย้ายหลาย ๆ ครั้ง ดังแสดงใน (24)

24) [CP_1 Whomi do [IP_1 you think [CP_2 t’’’i that [IP_2 Bill said [CP_3 t’’i that [IP_3 John thought [CP_4 t’i that [IP_4 Henry shaved ti ]]]]]]]]?

bounding node ในแต่ละภาษานั้นไม่เหมือนกัน  ภาษาอังกฤษมีการวิเคราะห์กันว่าเป็น NP  IP  ภาษาดัชท์เป็น NP IP PP  ภาษาอิตาเลียนเป็น NP CP   นอกจากความต่างในเรื่องของ bounding node ในแต่ละภาษาแล้ว  wh-movement ในแต่ละภาษาก็เลือกว่าจะย้ายที่ในระดับวากยสัมพันธ์หรือในระดับตรรกรูป (Logical Form)  อย่างภาษาไทยหรือจีน คำว่า “ใคร” “อะไร”  แม้คำพวกนี้ไม่ได้ย้ายที่เมื่อปรากฏในประโยคผิว  แต่จะมีการย้ายที่ในระดับตรรกรูป

ในไวยากรณ์กำกับและผูกยึด (GB)  มีส่วนที่เป็นองค์ประกอบทางตรรกรูป   ซึ่งข้อมูลเข้าคือโครงสร้างผิว และมีกฎ LF-movement หรือ Quantifier-raising  ผลที่ได้จะเป็นโครงสร้างตรรกรูป (LF-structure)   LF-movement คือการย้ายคำบอกปริมาณ (quantifier) ไปที่ตำแหน่ง specifier ของ CP เหมือนอย่าง wh-movement  ดังนั้น LF-movement และ wh-movement จึงเป็นกระบวนการเดียวกันเพียงแต่ใช้ที่คนละระดับ   LF-Movement สามารถใช้อธิบายความกำกวมในประโยค (25) ได้

(25) Every boy in this room is in love with some girl

For all X, X=boy in this room, there is Y, Y = girl: X is in love with Y

there is a Y, Y = girl, for all X, X = boy in this room: X is in love with Y

ประโยคนี้จะตีความเป็นความหมายไหน ก็ขึ้นกับว่ามีการลำดับการย้ายที่อย่างไร  จะย้าย every boy หรือ some girl ไปไว้ข้างหน้าสุด    ในภาษาจีน ไม่มีการย้าย wh-word จึงดูเหมือนไม่มี wh-movement ในภาษาจีน แต่ Huang (1982) วิเคราะห์ว่ามีการย้ายเหมือน wh-movement แต่เป็นการย้ายที่ระดับตรรกรูป  ภาษาไทยเองก็สามารถอธิบายในลักษณะเดียวกันนี้ได้

ทฤษฎีกำกับ (Government theory)

การกำกับ (government) เป็นความสัมพันธ์ในทางโครงสร้าง ซึ่งอธิบายโดยใช้ c-command และ m-command

ดูตัวอย่าง c-command m-command ในรูปด้านล่าง  NP_1 จะ c-command และ m-command ทั้ง NP_2 และ NP_3,   NP_2 c-command และ m-command NP_3,  P จะ c-command และ m-command NP_3, V_2 จะ c-command และ m-command P และ NP_3, V_1 c-command และ m-command NP_2, V_2, P และ NP_3, C_1 และ C_2 m-command โหนดตำแหน่ง specifier ของตนเองแต่ไม่ c-command ตำแหน่งนั้น

government เป็นความสัมพันธ์ระหว่าง 2 หน่วย  ตัวกำกับ (governor) กับตัวถูกกำกับ (governee)   ตัวกำกับต้องมี head เป็น N V A P หรือ I[+tense]   ส่วนตัวถูกกำกับจะเป็นอะไรก็ได้   โดยจะต้องมีเงื่อนไข 2 อย่าง

i) ตัวกำกับต้อง m-command ตัวถูกกำกับ

ii) ตัวถูกกำกับจะไม่อยู่ภายใน CP, VP, NP, AP, หรือ PP (ยกเว้น IP) ซึ่งไม่มีตัวกำกับอยู่ภายใน

(de Geest and Jaspers 1991:46)

ดูตัวอย่างของ ตัวกำกับ- ตัวถูกกำกับ ในรูปข้างบน  จะได้ I_1[+tense]  กำกับ (govern) NP_1, V_2 กำกับ PP,  แต่ V_2 ไม่กำกับ NP_3 เพราะ NP_3 อยู่ภายใต้ PP ซึ่งไม่มี V_2 อยู่    หลักของการกำกับนี้พูดอีกแบบคือ  การมีตัวกั้น (barrier) ที่กั้นไม่ให้คำหนึ่งกำกับอีกคำหรือไม่   Maximal projection อย่าง CP VP NP AP PP เป็นตัวกั้นกันไม่ให้มีการกำกับได้

หลักการของการกำกับนี้จะใช้ในการอธิบายทฤษฎีเทตา (theta theory) ด้วยว่าการกำหนดบทบาท (theta role) นั้นจะทำภายในเขตที่ถูกกำกับ (governing category) เท่านั้น  และยังใช้ในการอธิบายหลักการสุญรูป (Empty Category Principle) ที่กำหนดให้รอยคำ (trace) ต้องถูกกำกับด้วยคำอ้างอิงนำ (antecedent) ที่มีเลขดัชนีเดียวกัน (co-index) กับรอยคำ (trace) นั้น  ซึ่งจะเป็นคำอธิบายว่าทำไมการย้ายที่ในบางประโยคจึงทำให้ผิดไวยากรณ์ได้ เช่น ในประโยค (18) ที่รอยคำ (trace) ไม่ถูกกำกับเพราะมี NP เป็นตัวกั้น (barrier) ขวางไว้   นอกจากนี้  หลักการของการกำกับยังใช้กับทฤษฎีการก (case theory) ซึ่งจะพูดถึงต่อไป

*Whoi do [IP you believe [NP the claim [CP t’i that [IP Henry shaved ti ]]]]?

ทฤษฎีการก

เป็นหลักการว่าด้วยการกำหนดการก (assign case) อย่างเช่น nominative, accusative, possessive,  ให้กับคำนามที่ปรากฏในรูปผิว  ส่วนที่ว่า การกนั้น ๆ จะแสดงด้วยวิภัติปัจจัยอะไรหรือไม่แสดงก็เป็นเรื่องของแต่ละภาษา  ทฤษฎีการกว่าด้วยหลักในการที่การกจะถูกกำหนดให้กับคำนามที่มีรูปปรากฏเหล่านั้น ซึ่งมีหลัก 3 อย่าง คือ

- มีเพียง INFL[+tense], V, P หรือ N ที่เป็นตัวกำหนดการกได้

- ตัวกำหนดการกจะต้องกำกับ NP ที่เป็นตัวรับการก

- หาก NP ที่ปรากฏในรูปผิวไม่มีการกกำหนดไว้  จะผิดไวยากรณ์ด้วยหลักการกรองการก (case filter)

แนวคิดเรื่องหลักการกรองการกนี้เริ่มจากยางหยูด (Vergnaud) ในปีค.ศ.1977 ที่ตั้งข้อสังเกตว่ากฎปริวรรตจะอธิบายได้ดีขึ้นหากนำแนวคิดเรื่องการกมาใช้  คือนามวลีที่ไม่ได้รับการกจะต้องมีการย้ายที่เกิดขึ้น  ซึ่งเป็นจุดเปลี่ยนหนึ่งที่สำคัญ  เพราะกฎปริวรรตไม่ได้มีบทบาทในตัวเองแบบเดิม  แต่ทฤษฎีมีความเป็นโมดูลต่าง ๆ มากขึ้น  การปรากฏของประโยคเป็นผลจากปฏิสัมพันธ์ของโมดูลทั้งหลาย

26) It seems that Karen has lost Mathew’s pictures of her ceramics

27) Karen seems t to have lost Mathew’s pictures of her ceramics

(de Geest and Jaspers 1991:50-51)

ในตัวอย่างประโยค (26) Karen ได้รับการก จาก  I[+tense]  ซึ่งเป็นตัวกำกับ (governor)

pictures ได้รับการก จากตัวกำกับ has

Mathew ได้รับการก จากตัวกำกับ picture

her ceramics ได้รับการก จากตัวกำกับ of

It ได้รับการก จากตัวกำกับ seems

ส่วนประโยค (27) ก็อธิบายได้ว่า Karen อยู่ในอนุพากย์ซ้อน (embedding clause) ซึ่งมี I[-tense] จึงไม่สามารถรับการก จาก I ได้  เป็นเหตุให้ต้องย้ายมาที่ตำแหน่งประธานของอนุพากย์หลักจึงสามารถรับการกจากกริยา seem ได้  (และ seem ก็ไม่ได้กำหนดบทบาท (theta role) AGENT ให้เพราะไม่มีใน theta grid   Karen  จึงได้บท AGENT จาก have เท่านั้น)

ความสัมพันธ์ระหว่างประโยค active - passive ก็อธิบายได้โดยทฤษฎีการกนี้  ในประโยค passive (28)  NP อยู่ในตำแหน่งที่ไม่ได้รับการก  จึงต้องย้ายไปที่ตำแหน่งประธานซึ่งเป็นตำแหน่งที่สามารถรับการกได้   ตรงนี้ วิเคราะห์ได้ว่าคำกริยาที่เป็น passive นอกจากจะสูญเสียความสามารถที่จะกำหนดบทบาท AGENT ให้กับตำแหน่งประธานแล้ว  ยังสูญเสียความสามารถในการกำหนดการก accusative case ให้กับ NP ที่เป็นกรรมตรง

28) (NP e) was destroyed (the city) (by the Romans)

.       +C; - ⦵                        -C; + ⦵

29) For him to resign would be impossible.

(de Geest and Jaspers 1991:52)

แต่ถ้าเป็นประโยค (29) He เดิมอยู่ในตำแหน่ง specifier ของ IP แต่เนื่องจาก I มีลักษณ์เป็น [-tense] จึงไม่สามารถกำหนดการกให้ได้   ต้องย้ายมาข้างหน้าและรับการกจากคำบุพบท for จึงรับการก Oblique case ได้

30) He expect him to arrive late

31) I saw John open the door

(de Geest and Jaspers 1991:53)

เมื่อพิจารณาประโยค (30) และ (31) เราต้องยอมให้ him ได้รับการกจาก expect    John ได้รับการกจาก saw   และตั้งสมมติฐานว่า เป็นการกำกับ (government) ข้าม IP ได้  เพราะประโยคนี้คำกริยา expect, saw  subcategorize อนุพากย์ที่ไม่มี CP และเป็น Infinitive I[-tense] จึงไม่มี barrier กันไม่ให้ expect กำหนดการก Object case ให้กับ NP him ที่อยู่ภายใต้ IP ได้  ซึ่งก็จะมีหลักฐานทางวากยสัมพันธ์อื่น ๆ มาสนับสนุนความคิดนี้

ทฤษฎีควบคุม

เป็นส่วนทฤษฎีย่อยที่นำมาใช้เพื่ออธิบายสิ่งที่เรียกว่า PRO หรือประธานของ infinitive

32) Bill knows how e to solve this puzzle              e = Bill

33) Bill persuades Peter e to open the door      e = Peter

34) It is difficult e to open the door            e = ?

(de Geest and Jaspers 1991:54)

ตัวอย่าง (32)-(34) ข้างบนแสดงถึงสุญรูป (empty category) ที่ไม่ใช่ trace  ที่เกิดจากการย้ายคำจาก A-position ที่เป็นการย้ายไปยังตำแหน่งที่ไม่มีการกำหนดบทบาท (non-theta position)  เพราะตำแหน่งของ Bill เป็นตำแหน่งที่มี theta role ที่ได้รับบทบาทภายนอกจากกริยา knows และถ้าลองแทนที่ e ด้วยคำนาม เป็น *Bill knows how Pete to open the door  ก็จะผิดไวยากรณ์  เพราะว่า Pete ไม่ได้รับการกจากใคร เนื่องจากตำแหน่งนั้นเป็นตำแหน่งที่ไม่ถูกกำกับโดยคำกริยา know หรือโหนด I อันล่าง

สุญรูป (empty category) ตรงนี้จึงมีลักษณะที่เกิดแบบสับหลีกกับนามวลีที่มีรูปปรากฏ  เราเรียกสุญรูปนี้ว่า PRO  ประเด็นต่อไปคือ  แล้ว PRO จะอ้างถึงใคร   การตีความของ PRO ขึ้นอยู่กับตัวควบคุมนำ (controlling antecedent)    ทฤษฎีควบคุม (Control theory) ว่าด้วยตัวควบคุม (controller) และการหาตัวควบคุมของ PRO    ประโยค (32) เป็นตัวอย่างของการควบคุมโดยประธาน (subject control) คือ PRO อ้างถึงคนเดียวกับประธานของอนุพากย์หลัก  ส่วนประโยค (33) เป็นการควบคุมโดยกรรม (object control) คือ PRO อ้างถึงคนเดียวกับกรรมของอนุพากย์หลัก  และประโยค (34) เป็นการควบคุมแบบเสรี (arbitrary control) คืออ้างถึงใครก็ได้

ทฤษฎีผูกยึด

เป็นส่วนที่เสนอมาเพื่อแยกความแตกต่างของนามวลีที่ปรากฏรูปสามประเภท  คือ anaphors (reflexives, reciprocals), pronouns และ R-expressions  โดยเป็นไปตามเงื่อนไขของทฤษฎีผูกยึด (binding theory) และนิยามของ governing category  ที่กำหนดข้างล่างนี้

Principles of Binding Theory

1. Anaphors (e.g. reflexives and reciprocals) must be A-bound in their governing category.

2. Pronouns must not be A-bound in their governing category.

3. Full NPs (also called denoting expressions or R(eferential)-expressions) must not be A-bound (หรือ must be A-free)

Governing Category

The GOVERNING CATEGORY is a local domain which denotes the minimal category which contains both a subject and the governor of the element in question. This minimal category is usually a finite IP or an NP containing a possessor (which qualifies as the subject).

เนื่องจาก NP IP เท่านั้นที่สามารถมีประธาน (subject) ได้  governing category จึงมีได้แค่สองตัวนี้   ตัวอย่างประโยคต่อไปนี้สามารถอธิบายได้ด้วยหลักการนี้ว่าทำไมจึงผิดหรือถูกไวยากรณ์

35) *Himself left early => ละเมิดหลักการผูกยึดข้อแรก

36) John hates himself => เป็นตามหลักการผูกยึดข้อแรก

37) *Johni says that himselfi will leave early=> himself ไม่สามารถผูกยึดได้เพราะ John อยู่นอก governing category จึงละเมิดหลักข้อแรก

38) *Maryi hates heri => ละเมิดหลักการผูกยึดข้อสอง

39) Maryi says that shei will leave early=> ไม่ละเมิดหลักข้อสองเพราะ she ไม่ถูกผูกยึดด้วย Mary

40) *Johni hates Johni => ละเมิดหลักการผูกยึดข้อสาม

41) *Johni says that Johni will leave early => ละเมิดหลักการผูกยึดข้อสาม

(de Geest and Jaspers 1991:56-57)

42) Kareni showed us [NP Annik’sj pictures of her i/k/*j ].

43) Kareni showed us [NP Annik’sj pictures of herself j/*i/*k ].

44) [IP Kareni shows us [NP pictures of herselfi ]]

45) [IP Kareni shows us [NP pictures of her k/*i ]]

(de Geest and Jaspers 1991:58)

ตัวอย่าง (42)-(45)  แสดงให้เห็นว่านามวลีที่เป็นกรรม (object NP) เป็น governing category ของ  her และ herself ที่อยู่ภายใน   และจะสังเกตได้ว่าทฤษฎีผูกยึดจะใช้สำหรับโครงสร้างผิว (s-structure) นอกจากนี้ทฤษฎีผูกยึดไม่เพียงแต่ใช้กับนามวลีที่ปรากฏรูปเท่านั้นแต่ยังใช้กับสุญรูปหรือ empty category ด้วย  ตารางข้างล่างแสดงการจำแนกประเภทของนามวลีและสุญรูป  และหลักการผูกยึดที่ใช้กับนามแต่ละประเภท  จะเห็นว่า NP-trace มีคุณสมบัติแบบ anaphor  ส่วน wh-trace มีคุณสมบัติแบบ referring expression (wh-trace เกิดจากการย้ายไปยังตำแหน่ง A’ หรือ non-argument) และ pro มีคุณสมบัติแบบสรรพนาม  ส่วน PRO นั้นดูเป็นปัญหาเพราะมีลักษณ์เป็นทั้ง +anaphor และ +pro  ทำให้โดยหลักต้องเป็นตามหลักการผูกยึดทั้ง A และ B ซึ่งไม่น่าจะเป็นไปได้   แต่ปัญหานี้ไม่เกิดขึ้น  เพราะ PRO เกิดในตำแหน่งที่ไม่ถูกกำกับ (govern)  ดังนั้นจึงไม่มี governing category  เช่น ตัวอย่างข้างล่าง

46)      Poirot is considering whether PRO to abandon the investigation   (PRO = anaphor)

47)      PRO to abandon the investigation would be regrettable  (PRO = pronoun)

48)  wh-trace:  Whomi will Lord Emsworth invite ti?

NP-trace:  Johni seems ti to have lost.

(Haegeman 1994:372, 410)

ในตัวอย่าง (48) whom ถูกย้ายไปตำแหน่ง specifier ของ CP ซึ่งเป็นตำแหน่ง A’-position  wh-trace จึงไม่ได้ถูก A-bind จึงไม่มีการละเมิดหลักการผูกยึดข้อสาม   ส่วนตัวอย่าง (49) John ถูกย้ายไปยังตำแหน่งประธานซึ่งเป็นตำแหน่ง A-position  และ NP-trace นี้ถูกผูกยึดใน governing category ของมัน  จึงเป็นตามหลักการผูกยึดข้อแรก  จึงเห็นว่าทฤษฎีผูกยึดใช้อธิบายการย้ายที่ไปตำแหน่ง argument  ในขณะที่ทฤษฎีควบคุม (bounding theory) ใช้อธิบายการย้ายที่ไปตำแหน่ง non-argument ของ wh-trace ซึ่งบางครั้งก็เรียก wh-trace ว่าเป็นตัวแปร (variable)

การตัดสินว่าสุญรูป (empty category) นั้นเป็น  NP-trace หรือ variable ก็ต้องอาศัยข้อมูลที่ทดลองสร้างขึ้น  แล้วตัดสินว่า ประโยคนั้น ถูกหรือผิดไวยากรณ์ มีการละเมิดทฤษฎีผูกยึดหรือทฤษฎีควบคุมข้อไหนหรือไม่  เช่น ในการวิเคราะห์สุญรูปในคุณานุประโยค (relative clause) ภาษาไทย  ยุพาพรรณ (1991) ยกตัวอย่าง (50-51) ข้างล่างมาแล้วบอกว่าถูกไวยากรณ์ทั้งสองแบบ คือ e ตัวแรกหรือตัวที่สองเป็นคนเดียวกับนักเขียนได้  จึงมีการละเมิดหลักการย้ายข้ามขั้น (subjacency principle) e จึงไม่สามารถเป็น wh-trace ได้  ต้องวิเคราะห์ให้เป็น pro ซึ่งใช้ได้เพราะไม่ได้ถูก A-bound ใน governing category  ดังนั้นสุญรูปในคุณานุประโยคจึงควรเป็น pro

50) วันนี้ฉันเห็น นักเขียนi ที่นิดบอกน้อยว่าแดงกำลังอ่านหนังสือที่ ei วิจารณ์ e

51) วันนี้ฉันเห็น นักเขียนi ที่นิดบอกน้อยว่าแดงกำลังอ่านหนังสือที่ e วิจารณ์ ei

อย่างไรก็ตาม  หากเราคิดว่าประโยคทั้งสองนั้นใช้ไม่ได้  ประโยคที่ถูกต้องมีคำว่า เขา ปรากฏจึงจะใช้ได้  ถ้าเป็นเช่นนี้  เขา ถูกใช้เป็น resumptive pronoun เพื่อไม่ให้ละเมิดหลักการห้ามย้ายข้ามเขต (subjacency principle)  โดยที่คำสรรพนาม เขา เป็น bound variable ที่มีตัวอ้างอิงนำเป็นตัวดำเนินการไร้รูป (empty operator  หรือ  wh-word ที่ไม่มีรูป)   (ซึ่งในรายละเอียดงานด้าน GB จะนำเสนอโดยมีการยกหลักฐานอื่น ๆ เช่น ผลของ strong cross-over effect, การแทนที่ด้วย epithet มาสนับสนุนข้อสรุปต่าง ๆ ด้วย)

52) วันนี้ฉันเห็น นักเขียนi ที่นิดบอกน้อยว่าแดงกำลังอ่านหนังสือที่ เขาi วิจารณ์ e

53) วันนี้ฉันเห็น นักเขียนi ที่นิดบอกน้อยว่าแดงกำลังอ่านหนังสือที่ e วิจารณ์ เขาi

โดยสรุป  GB ต่างไปจากทฤษฎีมาตรฐาน (Standard Theory) คือเน้นที่รูปแทนมากกว่า  ในขณะที่ทฤษฎีมาตรฐานมีลักษณะเน้นที่กระบวนการแปลงจากสิ่งหนึ่งเป็นสิ่งหนึ่ง   บอกว่ามีกฎอะไรบ้างที่จะใช้ได้  แต่ใน GB มีลักษณะเป็นหลักการ (principle) ที่ไม่ได้ใช้สร้างหรือเปลี่ยน แต่ใช้เพื่อกำกับควบคุมให้เกิดรูปแทนที่ถูกไวยากรณ์  หลักการต่าง ๆ เกี่ยวโยงสัมพันธ์กันและใช้อธิบายภายในทฤษฎีได้โดยทั่วไป  เช่น การกำกับเป็นหลักการสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการกำหนดการก  การย้ายที่  การผูกยึด เป็นต้น  แบบจำลองที่ได้มีลักษณะที่ภายหลังเรียกกันว่าเป็น T model ดังนี้

(Hornstein, et al. 2005:23)

มินิมัลลิสต์โปรแกรม

พัฒนาการหลาย ๆ อย่างของทฤษฎี GB ท้ายสุดนำไปสู่ความเป็นมินิมัลลิสต์โปรแกรมที่ชัดเจนขึ้น โดยเฉพาะความคิดเรื่อง least effort และ last resort (Boeckx, 2006: 66-71)  ความคิดเรื่อง least effort ที่แฝงในคำอธิบายของ GB  เช่นในเรื่องทฤษฎีการควบคุม (control theory)  ที่แสดงว่าประธานของ PRO เป็นนามวลีที่ใกล้สุด  (John tried to leave  กับ John persuades Mary to leave)  เรื่อง wh-movement ที่ถ้ามี wh-word หลายตัวให้เลือกย้ายตัวที่ย้ายใกล้สุดก่อน เช่น Guess who bought what?  *Guess what who bought?    ความคิดเรื่อง last resort ที่แฝงในคำอธิบายของ GB ที่ว่ากลไกหลาย ๆ อย่างนั้น ทำเท่าที่จำเป็น (minimal) หลายอย่างทำเพราะเป็นทางสุดท้ายที่จะทำให้ประโยคนั้นใช้ได้ เช่น การเติม do ใน  Did John leave?  เพราะไม่สามารถปล่อยตำแหน่ง specifier ของ IP ให้ว่างได้  (ในขณะที่ประโยคคำถามอื่นสามารถย้าย have หรือย้าย can ไปที่ตำแหน่ง specifier ได้ เช่น Have John left? Can John swim?)

จุดเริ่มที่ชัดเจนของมินิมัลลิสต์โปรแกรมมาจากงานของชอมสกีปีค.ศ.1991 (Some notes on economy of derivation and representation), ปีค.ศ.1993 (A minimalist program for linguistic theory) และปีค.ศ.1995 (The minimalist program) ที่ตั้งคำถามเกี่ยวกับความจำเป็นของรูปแสดงต่าง ๆ ที่ใช้ในทฤษฎี  จึงเป็นพัฒนาการของทฤษฎีที่เน้นที่ความประหยัดของการแปลงรูปและความประหยัดของรูปแทนมากขึ้น (economy of derivation และ economy of representation)  โครงสร้างลึกและโครงสร้างผิวที่เคยเป็นรูปแทนใน GB ก็ถูกมองว่าไม่จำเป็น  เหลือเพียงสองรูปแทนได้  คือ สัทรูป (phonetic form) และตรรกรูป (logical form) ซึ่งก็คือรูปประโยคที่พูดออกมาและความหมาย ชอมสกีใช้คำว่าโปรแกรมไม่ใช้คำว่าทฤษฎี (theory) เพื่อต้องการสื่อว่าเป็นแนวทางหรือกรอบในการหาคำตอบ  ไม่ได้เป็นหลักหรือกฎตายตัว  และยังคงต้องใช้เวลาและความคิดจากนักภาษาศาสตร์อีกมากจนกว่าจะได้คำตอบที่แท้จริง

ถ้าสังเกตการณ์การเรียกชื่อที่ใช้ในทฤษฎีนี้จะเห็นว่า จากทฤษฎีกำกับและผูกยึด (government and binding theory) ซึ่งใช้แนวคิดแบบหลักการและการตั้งค่าตัวแปร (principle and parameter) เพื่อสะท้อนภาพความเป็นไวยากรณ์สากล (universal grammar) จนมาถึงมินิมัลลิสต์โปรแกรม (minimalist program) ก็ยิ่งสะท้อนภาพที่ไวยากรณ์สากลเป็นสิ่งที่กะทัดรัดมากขึ้นและตัดสิ่งที่ไม่จำเป็นออกไป  ซึ่งก็สอดคล้องกับความคิดที่ชอมสกีนำเสนอมาแต่แรกว่า  ทษฎีภาษาศาสตร์ต้องก้าวข้ามจากความถูกต้องระดับพรรณนา (descriptive adequacy) ไปสู่ความถูกต้องระดับอรรถาธิบาย (explanatory adequacy) คือสามารถใช้ตัดสินได้ว่าแบบจำลองไวยากรณ์ที่ใช้อธิบายภาษาได้ทั้งคู่  แบบไหนเป็นแบบที่ดีกว่า  มินิมัลลิสต์โปรแกรมดีกว่าแบบจำลองของทฤษฎีกำกับและผูกยึด  เพราะมีความประหยัดมากกว่า (โดยยึดหลัก Ockham’s razor ที่ว่าให้เลือกคำตอบที่เรียบง่ายกว่า)  และใช้อธิบายเรื่องการรับภาษา (language acquisition) ของเด็กได้ดีกว่า เพราะไม่ได้ผลักภาระไปให้กับกลไกการรับภาษาให้ซับซ้อนเกินไป  คือในความเป็นจริง เด็กเริ่มด้วยการเรียนรู้ภาษาเป็นคำก่อนในช่วง 12-18 เดือน   อยู่ ๆ พออายุ 18 เดือนจึงเริ่มเห็นว่ามีการใช้ความรู้ไวยากรณ์อย่างการเติมหน่วยคำได้ ใช้คำยาวหลายคำขึ้น  ทั้ง ๆ ที่ไม่มีสัญญาณของการเรียนรู้ไวยากรณ์มาก่อนหน้านี้  และความรู้ทางไวยากรณ์ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจนอายุ 30 เดือนก็ดูเหมือนจะใช้โครงสร้างหลัก ๆ ในภาษาได้  การปรากฏขึ้นอย่างทันทีของความรู้ทางภาษานี้ ชอมสกีเชื่อว่ามนุษย์จะต้องมีสมรรถพลภาษา (language faculty) (บ้างเรียกว่า ไวยากรณ์สากล บ้างเรียก language instinct) โดยเฉพาะมาแต่เกิดซึ่งไม่พบในสัตว์อื่น   และไวยากรณ์สากลนี้จะต้องเรียบง่ายและเอื้อต่อการเรียนรู้ภาษาต่าง ๆ

ในมินิมัลลิสต์โปรแกรม โครงสร้างลึกและโครงสร้างผิวถูกกำจัดออกไป  ไม่ได้เป็นรูปแทน  ก็ด้วยการมองว่าเป็นสิ่งที่ได้จากกระบวนการแปลง (derivation) ตั้งแต่การเริ่มสร้างโครงสร้างจากล่างขึ้นบนไปเรื่อย  ๆ จึงแยกไม่ออกและไม่จำเป็นต้องแยกว่าอะไรเป็นโครงสร้างลึกอะไรเป็นโครงสร้างผิว   ความคิดเช่นนี้เป็นพัฒนาการต่อเนื่องของทฤษฎีในแนวนี้  ไม่ใช่เป็นการล้มและสร้างทฤษฎีใหม่   จุดมุ่งหมายหลักยังคงเดิม คือ ต้องการหาคำตอบว่าไวยากรณ์สากลที่มีลักษณะเป็นหลักการและการตั้งค่าพารามิเตอร์  ซึ่งทฤษฎีที่เสนออาจมีได้หลากหลาย  การจะตัดสินว่าทฤษฎีหรือแบบจำลองอันไหนดีกว่า  ก็อาศัยความเชื่อในเรื่องหลักการประหยัดและความเรียบง่าย  ในทฤษฎีกำกับและผูกยึดนั้นมีรูปแทน 4 อย่างที่เกิดขึ้นและจำเป็นต่อการอธิบายของหลักการต่าง ๆ ที่กล่าวมา คือ รูปเสียง (phonetic form), ตรรกรูป (logical form), โครงสร้างลึก (d-structure) และโครงสร้างผิว (s-structure)  รูปแทนสองอย่างแรกเป็นสิ่งที่เราแน่ใจได้ว่ามีจริงเพราะเป็นเรื่องของ รูป และ ความหมาย ซึ่งเป็นคุณสมบัติพื้นฐานของภาษา  แต่อีกสองรูปแทนเป็นสิ่งที่สร้างขึ้นโดยทฤษฎี ชอมสกีจึงตั้งคำถามว่าเป็นสิ่งที่จำเป็นต้องมีหรือไม่  ซึ่งเมื่อพยายามปรับทฤษฎีก็พบว่า ไม่จำเป็นต้องมีก็ได้  ดังคำอธิบายต่อไปนี้[7]

จำเป็นต้องมีโครงสร้างผิวหรือไม่

ใน GB การกำหนดการก (assign case) และการผูกยึด (binding) เป็นสิ่งที่เกิดในระดับ s-structure  ซึ่งเป็นเหตุให้กำหนดรูปแทนระดับ s-structure นี้ขึ้นมา  ที่ผ่านมามีการวิเคราะห์กันมาจนได้ข้อสรุปว่า การกำหนดการกนั้นไม่เกิดในระดับ d-structure  หากพิจารณาตัวอย่างข้างล่าง

54) He was seen

DS : [IP e was + Infl [VP seen he]]

SS : [IP hei was + Infl [VP seen ti ]]

He ไม่สามารถรับการกได้ใน DS เพราะ seen เป็น passive verb  จึงต้องย้ายมาที่ตำแหน่ง specifier ของ IP เพื่อรับการก  คำถามต่อไปคือ ทำไมจึงไม่คิดว่าการกำหนดการกเกิดในระดับ LF หรือ PF  คำตอบคือ ในระดับ LF เป็นระดับที่ไม่เปิดเผย (covert) แล้วไม่มีผลต่อรูปที่ปรากฏ  ดังนั้นถ้ากำหนดการก (assign case) ที่ LF ก็จะมีไม่มีผลให้เกิดการเปลี่ยนรูปใด ๆ ใน PF   ส่วนในระดับ PF นั้น  ใน T-model ของ GB ก็มีเงื่อนไขหนึ่งที่เรียกว่า Visibility Condition ที่กำหนดว่า theta role ของ DP จะเห็นได้ (visible) ที่ LF ก็ต่อเมื่อ DP นั้นถูกกำหนดการกแล้ว  ซึ่งใช้อธิบายสองประโยคต่อไปนี้ได้ (DP คือ determiner phrase เป็นการวิเคราะห์ NP แบบหนึ่งว่าคำหลัก (head) ใหญ่จริง ๆ คือ determiner ไม่ใช่ N)

55) I met the man [OPi that Mary believed ti to be a genius]

56) *I met the man [OPi that it was believed ti to be a genius]

ประโยค (55) ถูกไวยากรณ์เพราะ OP กับ trace ได้รับการกจาก believe  แต่ประโยค (56) ผิดไวยากรณ์เพราะ OP กับ trace ไม่ได้ถูกกำหนดการก เพราะ believed เป็นกริยา passive (กริยา passive ไม่สามารถกำหนดการกได้) จึงไม่เข้าเงื่อนไข visibility ดังกล่าวทำให้อนุพากย์ข้างล่างไม่เห็นหรือมีประธานที่มี theta role   จากข้อสรุปตรงนี้ ทำให้มองต่อได้ว่าการกำหนดการกจะเกิดที่ PF ไม่ได้ เพราะถ้ารอกำหนดการกที่ PF    visibility condition ใน LF ก็จะใช้ไม่ได้เลย เพราะ LF แยกขาดจาก PF หลัง s-structure   ดังนั้นก็เหลือที่เดียวที่จะกำหนดการกได้คือ s-structure

ทั้งหมดนี้ยิ่งทำให้  s-structure มีน้ำหนักและมีความจำเป็นที่จะต้องมีอยู่  แต่ชอมสกีก็คิดต่อว่า  ความจำเป็นนี้เป็นเรื่องของเทคนิคหรือไม่  คือเราเป็นคนกำหนดให้มีการกำหนดการก (assign case) เกิดขึ้น  แต่ถ้าคิดใหม่ว่าจริง ๆ แล้ว การกมีติดมาแต่แรกแล้วจะได้ไหม  ซึ่งถ้าคิดแบบนี้ก็ต้องมีคำอธิบายให้กับปรากฏการณ์ของประโยคที่ผิดไวยากรณ์แบบที่เคยอธิบายมาแต่ก่อนได้เช่นเดิมด้วย  ก็ปรากฏว่าเป็นไปได้  โดยถ้าการกนั้นมีมาแต่เดิมแล้ว  กลไกที่เป็นจึงไม่ใช่การกำหนดการก แต่เป็นการตรวจเทียบ (check) ว่าการกนั้นผ่านหรือไม่  ในประโยค passive ข้างล่าง he ต้องย้ายที่เพราะไม่สามารถตรวจเทียบการก (check case) NOM ผ่านในตำแหน่งเดิม  ต้องย้ายมาที่ specifier ของ IP เพื่อตรวจเทียบกับการก NOM ของ Infl

57) He was seen

DS : [IP 0 was + InflNOM [VP seen heNOM]]

SS : [IP heNOM was + InflNOM [VP seen t]]

เมื่อปรับจากการกำหนด (assign) เป็นตรวจเทียบ (check) ความจำเป็นที่ต้องมี s-structure ก็หายไป  เพราะการตรวจเทียบเป็นเรื่องกระบวนการที่เกิดระหว่างการแปลงรูป (derivation) จึงไม่จำเป็นต้องมีรูปแทน s-structure  แค่กำหนดว่าการกต้องตรวจเทียบเรียบร้อยก่อนถึง LF  การวิเคราะห์แบบใหม่นี้ ยังอธิบายประโยค there ได้ดีกว่าเดิม  เช่นในตัวอย่างข้างล่าง  เดิม a cat ไม่สามารถรับการก ได้เพราะไม่ถูกกำกับด้วย Infl  เพื่อไม่ให้ละเมิดหลักทฤษฎีการก (case theory) แบบเดิมเลยต้องกำหนดให้มี chain ระหว่าง there กับ a cat ขึ้นมาอีกแบบหนึ่งนอกเหนือจาก trace chain  ซึ่งส่งผลให้ Infl สามารถกำกับและกำหนดการกให้กับ a cat ได้ แต่ในการวิเคราะห์แบบใหม่ จะไม่มีปัญหาอะไร  เพราะถือว่า a cat จะมีการย้ายที่ไปจนถึงตำแหน่งที่ตรวจเทียบการกผ่านก่อนเป็น LF  (SC คือ small clause เป็นชื่อเรียกโครงสร้างแบบหนึ่งใน GB เป็น clause ที่ไม่มีกริยาทั้ง finite หรือ infinite)

58) There is a cat on the mat

SS : [IP therei is + Infl [SC [a cat]i [on the mat] ]]

LF : [IP [a cat]i [IP there is +Infl [SC ti [on the mat]]]]

นอกจากนี้ การวิเคราะห์ส่วนอื่น ๆ เช่น ในทฤษฎีผูกยึด (binding theory) ที่ต้องเกี่ยวข้องกับ s-structure ก็ได้ผลแบบเดียวกันว่า  ไม่จำเป็นต้องมี s-structure หากมองเป็นกลไกการตรวจเทียบลักษณ์ (check feature) แบบนี้  ผู้ที่สนใจสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ใน Hornstein et al. (2005)

จำเป็นต้องมีโครงสร้างลึกหรือไม่

ใน GB  d-structure เป็นรูปแทนที่เกิดจากการเติมคำ (lexical insertion) และทฤษฎีเอ็กซ์บาร์ (X-bar theory) โดยที่ข้อบังคับทฤษฎีเทต้า (theta theory) จะใช้ในระดับนี้  การมี d-structure ช่วยอธิบายความต่างของประโยค  control และประโยค raising ได้

59) Mary hoped to kiss John.

60) Mary seemed to kiss John.

ในประโยค control (59) Mary เป็นทั้งคนที่ hope และเป็นคนที่ kiss  ส่วนในประโยค raising (60) Mary เป็นเพียงคนที่ kiss  ซึ่ง d-structure ของประโยคทั้งสองจะต่างกันดังนี้

61)  DS : [Mary  hoped [PRO to kiss John ]]

62)  DS : [e seemed [Mary to kiss John ]]

SS: [Mary seemed [ t to kiss John]]

ในประโยค control (59)  Mary รับบทบาท (theta role) จาก hope   ส่วนสุญรูป (empty category) ในประโยคนี้ไม่ใช่ trace แต่เป็น PRO เพราะไม่ได้เกิดจากการย้ายที่  ในขณะที่ประโยค raising (60) เป็น trace เพราะต้องย้ายที่ Mary ไปรับการกจาก IP บน   ส่วน seem เป็นกริยาที่กำหนดบทบาท (theta role) ไม่ได้  Mary จึงต้องอยู่ข้างล่างรับบทบาทจาก kiss    ความต่างระหว่างประโยค control และ raising เห็นได้จากประโยคที่มี expletive subject “it”  ถ้าเป็น It seems that John leaves early จะถูกไวยากรณ์  แต่ *It hopes that John leaves early จะผิดไวยากรณ์  เพราะ it ไม่สามารถรับบทบาท (theta role) ได้

หากไม่มี d-structure นี้  เงื่อนไขเทต้า (theta criterion) ก็ต้องผ่าน (satisfy) ในระดับ LF คำถามคือเป็นไปได้หรือไม่   หากพิจารณาว่า LF เป็นข้อมูลสำหรับตีความความหมาย  การที่เงื่อนไขเทต้าจะผ่านในระดับ LF ก็มีเหตุผลรับได้  การมีเงื่อนไขนี้ตั้งแต่ในระดับ d-structure ดูจะเป็นความซ้ำซ้อนเสียอีก  แต่หากไม่มี d-structure แล้วก็ต้องมีคำอธิบายความต่างของประโยค control และ raising ให้ได้  ซึ่งก็พบว่าเป็นไปได้  เพราะในแนวคิดใหม่ของมินิมัลลิสต์มีเรื่องของการผสาน (merge)[8]  ซึ่งกำหนดหลักการการกำหนดบทบาท (Theta-role Assignment Principle) ได้ว่า  บทบาทจะถูกกำหนดในกระบวนการผสานเท่านั้น (theta-roles can only be assigned under a merge operation)

63) LF : [Maryi hoped [ PROi to kiss John ] ]

64) LF : *[Maryi hoped [ ti to kiss John ] ]

ในประโยค control  LF (63) จะถูกไวยากรณ์  เพราะว่า kisser role ถูกกำหนดให้ PRO ระหว่างการผสานกับ I’ ในอนุพากย์ล่าง (embedded I’)  และ hoper role ถูกกำหนดให้ Mary ระหว่างการผสานกับ I’ ในอนุพากย์บน (matrix I’)  ดังนั้นเมื่อมีการตรวจเงื่อนไขการกำหนดบทบาทใน LF ก็จะผ่านได้   ส่วน LF (64) kisser role ถูกกำหนดให้ Mary เมื่อผสานกับ I’ อนุพากย์ล่าง  แต่ไม่สามารถรับ hoper role ในการผสานกับ I’ บนได้  เพราะไม่สามารถปล่อย kisser role ที่มีอยู่  จึงทำให้ประโยคนี้ใช้ไม่ได้ (crash)

65) LF : [Maryi seemed [ ti to kiss John ] ]

66) LF : *[Maryi seemed [ PROi to kiss John ] ]

ส่วนประโยค raising ก็อธิบายได้ในลักษณะเดียวกัน  LF (65) ใช้ได้เพราะ Mary รับ kisser role จากการผสานกับ I’ ล่าง  และเมื่อย้ายที่ไปตำแหน่งหน้าซึ่งไม่ได้รับบทบาทใด ๆ  เงื่อนไขการกำหนดบทบาทจึงผ่านที่ระดับ LF ได้   ส่วน LF (66) Mary ไม่สามารถรับบทบาทเมื่อผสานกับ I’ บน  จึงไม่ผ่านเงื่อนไขการกำหนด  ดังนั้น ความต่างของประโยค control และ raising จึงสามารถอธิบายได้โดยไม่ต้องใช้ d-structure

อีกประเด็นหนึ่ง  หากไม่มี d-structure แล้วจะมีผลต่อการวนซ้ำหรือ recursion หรือไม่  เพราะแต่เดิมนั้น recursive เป็นเรื่องของกฎโครงสร้างในระดับลึก  คำตอบคือ ในการมอง X-bar นั้น recursion เป็นสิ่งที่ไม่ขึ้นกับกฏแล้ว  แต่แฝงอยู่ในกระบวนการที่ในมินิมัลลิสต์ เรียกว่าการผสาน (merge)  เป็นการผสานเป็นหน่วยใหญ่ขึ้นและก็ผสานขึ้นไปได้เรื่อย ๆ

จากการลดรูปแทน d-structure และ s-structure ไป  กระบวนการหลักที่ใช้ในมินิมัลลิสต์จึงมี 2 อย่างคือ ผสานและเคลื่อนย้าย (Merge and Move)  จะเริ่มต้นจากคำหลักคือกริยา แล้วผสานโครงสร้างขึ้นเรื่อย  ๆ โดยให้เป็นไปตามหลักเอ็กซ์บาร์  ในระหว่างการสร้างก็มีการเคลื่อนย้ายคำต่าง ๆ ขึ้นไปตามโครงสร้างตามความจำเป็น  เป็นเรื่องของการมองภาษาเป็นแบบระบบการประมวลผล (computational system) ที่ทำงานได้อย่างดีและเรียบง่ายที่สุด (optimal)[9]

การตัดรูปแทนระดับลึกและรูปแทนระดับผิว  ทำให้ไม่ต้องกังวลกับปัญหาว่า  หลักการอันไหนใช้กับระดับลึก  อันไหนใช้กับระดับผิว   เช่น  ในประโยคข้างล่าง (ในความหมายว่า Mary แนะนำตัวให้กับคนกลุ่มเดียวกับที่ Janet ได้แนะนำตัวเองไป) herself ควรมีเลขดัชนีเดียว (co-index) กับทั้ง Mary และ Janet  ซึ่งเป็นปัญหากับทฤษฎีผูกยึด (binding theory) ที่ herself ไม่ถูกผูกยึดด้วย Janet ในโครงสร้างผิวนี้   แต่ถ้าพิจารณาโครงสร้างระดับ LF ซึ่งมีการย้ายคำบอกปริมาณไปไว้ข้างหน้าแล้วเปลี่ยน did เป็น VP   herself ก็จะถูกผูกยึดโดยทั้ง Janet และ Mary ได้  แต่ก็เป็นการแก้ปัญหาที่ต้องยอมให้ทฤษฎีผูกยึดไม่จำเป็นต้องใช้ที่ระดับโครงสร้างผิวก็ได้  (ปัจจุบัน ในมินิมัสลิสต์โปรแกรมจะมองให้ทฤษฎีผูกยึดใช้ในรูปแทนที่ระดับตรรกรูปแล้ว)

67) Maryi introduced herselfi,j to everyone that Janetj did

[everyone that Janet did]k [Mary introduced herself to ek]

[everyone that Janet introduced herself to ek]k

[Mary introduced herself to ek]

ในส่วนของทฤษฎีการก (case theory) และทฤษฎีเทต้า (theta theory) ก็ถูกแทนที่ด้วยหลักการตีความเต็ม (principle of full interpretation) กล่าวคือ แต่ละหน่วย (element) จะต้องได้รับอนุญาต (license)  ไม่มีหน่วยที่เกินความจำเป็น   และทุกกระบวนการมีลักษณะที่น้อยที่สุด (minimal) การย้ายที่คำให้ย้ายไปที่ใกล้ที่สุด  ย้ายเท่าที่จำเป็นเพื่อตรวจเทียบลักษณ์ (check feature) ที่ต้องการ (การย้ายที่ทุกครั้งมาจากความจำเป็นที่ต้องตรวจเทียบลักษณ์อย่างเช่น การก หรือ ความคล้อยตาม (agreement))   การตรวจเทียบลักษณ์ (feature checking) คือการเปรียบเทียบลักษณ์ของหน่วยที่ถูกย้ายที่ว่าตรงกับลักษณ์ของตำแหน่งที่จะย้ายลง (landing site) หรือไม่  หลังจากลักษณ์ถูกตรวจเทียบเรียบร้อยก็จะถูกลบทิ้ง(เพื่อความประหยัด)    แบบจำลองของมินิมัลลิสต์โปรแกรมจะเป็นดังรูปข้างล่างที่มีสองรูปแทน  ทุกอย่างเริ่มจากคลังคำศัพท์ (lexicon) ผ่านกระบวนการผสานและย้ายที่จนถึงจุดที่เรียกว่าเปล่งเสียงออก (spell-out) ซึ่งก็คือ สัทรูป (phonetic form) (ช่วงนี้เป็นช่วงเรียกว่าเป็นแบบเปิดเผย (overt) เพราะการย้ายที่ที่เกิดมีผลต่อรูปประโยคที่ปรากฏออกมา)  จากนั้นก็มีการเปลี่ยนแปลงต่อจนเป็นรูปแทนความหมายหรือตรรกรูป (logical form) (ช่วงนี้เป็นช่วงที่เรียกว่าเป็นแบบซ่อนเร้น (covert) เพราะการย้ายที่ที่เกิดไม่มีผลต่อรูปประโยคที่ปรากฏออกมา)  สมรรถพลภาษาหรือ language faculty จึงเป็นภาพของกระบวนการประมวลผล (computational) ของเสียงและความหมายที่สมบูรณ์แบบชอมสกีเชื่อว่าการใช้หลักการง่าย ๆ แบบนี้อธิบายกลไกของภาษานั้นเป็นสิ่งที่ถูกต้องและให้ภาพของ biolinguistics ที่เหมาะสม

(Hornstein, et al. 2005:73)

เมื่อไรก็ตามที่การตรวจเทียบลักษณ์ ไม่ผ่าน  ก็ถือว่าเกิดการเสียหาย (crash) และประโยคนั้นใช้ไม่ได้  ลักษณ์ที่ใช้มีเพียงลักษณ์แบบเข้ม (strong feature) กับลักษณ์แบบอ่อน (weak feature)    ลักษณ์แบบเข้มคือสิ่งที่จะมองเห็นอยู่ในสัทรูป (phonetic form)  ส่วนลักษณ์แบบอ่อนคือที่มองไม่เห็นในสัทรูป (phonetic form)  ลักษณ์แบบเข้มหรืออ่อนนี้เป็นพารามิเตอร์ที่ใช้กำหนดความต่างระหว่างภาษา   เมื่อไปถึงระดับตรรกรูป  ทั้งลักษณ์แบบเข้มและอ่อนจะต้องผ่านการตรวจเทียบแล้วลบออกไป  ไม่เช่นนั้นประโยคก็จะเสีย (crash)  ตรรกรูปจึงเป็นรูปแทนที่เหมือนกันสำหรับทุกภาษา

อย่างไรก็ตาม  แนวคิดในมินิมัลลิสต์โปรแกรมนี้ก็มีการนำเสนอแบบจำลองลักษณะอื่นที่ไม่มีสองระดับแบบนี้   แต่เป็นระดับเดียวของทั้ง PF และ LF (single-level) หรือแบบที่ไม่มีระดับเลย (level-free) โดยมองว่าการตีความของทั้ง PF และ LF เป็นสิ่งที่เกิดไปตลอดกระบวนการแปลง (derivation) ซึ่งก็ยังไม่มีคำตอบว่าแบบจำลองแบบไหนจะให้คำอธิบายที่ดีกว่ากันในท้ายที่สุด  เพราะมินิมัลลิสต์โปรแกรมเป็นแนวทางการนำเสนอแบบจำลองที่ใช้อธิบายภาษาไม่ใช่ตัวทฤษฎีที่กำหนดชัดเจนแล้ว  จึงมีการนำเสนอความคิดต่าง ๆ เกิดขึ้นมากมาย  เหมือนที่ชอมสกีเคยกล่าวไว้ว่า  There are minimalist questions, but not minimalist answers ซึ่ง (Boeckx, 2006:85) ก็กล่าวว่าไม่ใช่เรื่องผิดปกติ เพราะอย่างทฤษฎีคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าของแมกซ์เวลล์ (Maxwell)  จริง ๆ ก็เริ่มจากงานของแมกซ์เวลล์ที่ไม่ได้สำเร็จรูปออกมาชัดเจนแบบที่เป็นอยู่  แต่เป็นการเสนอความคิดหลัก ๆ ที่จุดประกายให้นักวิทยาศาสตร์อื่น ๆ หันมาสนใจและช่วยกันทำให้ทฤษฎีคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเป็นรูปร่างแบบชัดเจนที่เป็นอยู่

งานของมินิมัลลิสต์โปรแกรมช่วงหลังจะให้ความสำคัญกับกลไกการผสาน (merge) เป็นหลักและมองว่าเป็นกลไกพื้นฐานที่ควรมีในสมรรถพลภาษา  การย้ายถูกรวมอธิบายเป็นส่วนหนึ่งของการผสาน  การผสานเป็นกลไกที่ทำให้เกิดการรวมกันของหน่วยทางวากยสัมพันธ์ (Syntactic Object – SO) เป็นหน่วยที่ใหญ่ขึ้นและมีโครงสร้างทางภาษา  สามารถประมวลผลแบบวนซ้ำได้  กลไกการผสานสามารถอธิบายได้ ดังนี้

If is a lexical item, then is an SO

If is an SO and is an SO, then Merge(,) is an SO

For and , SOs, Merge(,) -> {,}

Hornstein (2018: 56)

คือหน่วยทางวากยสัมพันธ์อาจเป็นหน่วยศัพท์หรือหน่วยที่เกิดจากการผสานก็ได้  ผลที่ได้จากการผสานเป็นเซ็ตของหน่วยทั้งสอง (ยังไม่มีเรื่องลำดับ  การลำดับเป็นเรื่องเฉพาะของแต่ละภาษา) การผสานอาจจะผสานสองหน่วยที่ต่างกันหรือเรียกว่าผสานภายนอก (E-merge) หรือผสานหน่วยหนึ่งเข้ากับหน่วยที่อยู่ภายในหน่วยนั้น เรียกว่าผสานภายใน (I-merge) เช่น รวม {,{,{,}}}  เข้ากับหน่วยภายในนั้นคือ เกิดเป็น {,{,{,{,}}}} การผสานลักษณะนี้นำมาใช้อธิบายโครงสร้างที่เกิดจากการย้ายที่แต่เดิมได้  เพราะทำให้เกิดการคัดลอกหน่วย มาในอีกตำแหน่งหนึ่งได้   นอกจากการผสาน  ยังมีกลไก AGREE หรือการตรวจเทียบลักษณ์ของ SO  โดยการดู -feature หรือลักษณ์ที่ยังไม่มีค่ากำหนดกับหน่วยที่ถูก c-command ภายในขอบเขตของ structural sister  และกลไก TRANSFER ที่ใช้เพื่อ map SO ไปยัง PHON และ SEM

ที่กล่าวมาเป็นภาพโดยคร่าวของพัฒนาการทฤษฎีภาษาศาสตร์ที่นำเสนอโดย ชอมสกี เนื่องจากทฤษฎีนี้เป็นที่แพร่หลายในอเมริกามากจึงมีงานต่าง ๆ ออกมาเป็นจำนวนมาก  และมีการโต้เถียงเสนอแนวคิดใหม่ ๆ ในการปรับทฤษฎีนี้อยู่เสมอ   การนำเสนอการแนวคิดใหม่ ๆ ขึ้นมาจะพยายามใช้เหตุผลและหลักฐานการวิเคราะห์ประโยคต่าง ๆ มาประกอบให้มากที่สุด  ซึ่งก็แน่นอนว่ามีทั้งผู้ที่เห็นด้วยและไม่เห็นด้วย  นำไปสู่ข้อถกเถียงที่น่าสนใจไม่น้อย การปรับเปลี่ยนสู่มินิมัลลิสต์โปรแกรมทำให้ความสนใจมุ่งไปที่การหาสมรรถพลภาษา (language faculty) มากกว่าที่จะสนใจปรากฏการณ์ทางวากยสัมพันธ์ต่าง ๆ ที่น่าสนใจโดยตรงแบบในอดีต  เพราะสมรรถพลภาษาถูกมองว่าเป็นกลไกพื้นฐานที่ควรจะเรียบง่ายและเป็นพื้นฐานการประมวลผลภาษาที่มนุษย์มี  ทำให้คนที่สนใจกระบวนการทางภาษาไม่เห็นและไม่เข้าใจทิศทางการศึกษาตามแนวมินิมัลลิสต์นี้ เหมือนดังที่ Marantz (1995) ได้ประกาศถึง “the death of syntax” จากแนวความคิดแบบ MP นี้   แต่สำหรับผู้ที่สนับสนุนชอมสกีซึ่งมีอยู่เป็นจำนวนมาก และก็เป็นบุคคลที่มีความสามารถสูงไม่ใช่ผู้ที่หลงเชื่อโดยไม่รู้จักไตร่ตรอง  แนวคิดของชอมสกีจึงไม่ใช่เรื่องที่ควรละเลยเพียงเพราะเราอ่านแล้วไม่เข้าใจหรือด่วนสรุปตามความคิดของนักภาษาศาสตร์ค่ายอื่น ๆ ที่เห็นตรงข้าม  เพราะสำหรับนักภาษาศาสตร์สาย MP นี้พวกเขาก็เชื่อแน่นอนว่าได้เดินมาถูกทางแล้ว  และเขาก็ไม่ได้คาดหวังว่าจะทำให้ทุกคนในสาขาเชื่อตามเขาได้  เพราะเป็นเรื่องปกติที่ผู้เสนอความคิดที่ปฏิวัติศาสตร์ใด ๆ มักไม่ได้รับการยอมรับจากคนในศาสตร์ที่เชื่อในแนวคิดเก่าหรือในอีกแนวคิดหนึ่ง  แต่เขาหวังจากคนรุ่นใหม่ที่จะเห็นและยอมรับความคิดใหม่ ๆ นี้

สิ่งที่ชอมสกีต้องการตอบคำถามเกี่ยวกับภาษาคือคำอธิบายว่าทำไมมนุษย์ถึงมีความสามารถทางภาษาที่สิ่งมีชีวิตอื่นไม่มี และทำไมเด็กถึงได้เรียนรู้ภาษาได้อย่างรวดเร็วไม่ว่าจะเป็นภาษาอะไร  กลไกพื้นฐานที่เป็นลักษณะเฉพาะของมนุษย์ที่มีนั้นคืออะไรที่บอกถึงไวยากรณ์สากลได้  แน่นอนว่า ก็จะมีคนที่เห็นแย้งและพยายามโต้แย้งในเรื่องที่เป็นแก่นความคิดของชอมสกีคือการเชื่อว่ามีไวยากรณ์สากลที่เป็นความรู้แต่กำเนิด เช่น ในเรื่องการรับภาษาของเด็ก กลุ่มคนที่เห็นคล้องตามชอมสกีคือเชื่อว่ามนุษย์มีโมดูลเกี่ยวกับภาษาแยกจากโมดูลอื่น ๆ มาแต่กำเนิดหรือกลุ่มที่เรียกว่า Nativist ก็จะอาศัยกรอบความคิดของชอมสกีมาใช้อธิบายการับภาษาของเด็ก  ในขณะที่คนที่ไม่เห็นด้วยหรือกลุ่ม Emergentist ก็จะกล่าวว่าคนเราไม่ได้มีสมรรถพลภาษาที่แยกออกมาต่างหาก แต่เป็นระบบปริชานพื้นฐานที่คนเรามีที่ทำให้เรียนรู้ภาษาขึ้นมาได้  ข้อถกเถียงของสองกลุ่มในเรื่องการรับภาษาสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จากบทความในวารสาร Lingua ฉบับ 118 (2008) ที่มีนักวิชาการจากทั้งสองกลุ่มนำเสนอความคิดของฝ่ายตน   หรือบางครั้งก็มีคนให้ข้อมูลภาษาเพื่อโต้แย้งการมีอยู่ของไวยากรณ์สากล  เช่น เดเนียล เอเวอเร็ต (Daniel L. Everett) อ้างถึงข้อมูลภาษา Pirahã ว่าไม่มีการใช้การวนซ้ำ (recursion) ที่ชอมสกีอ้างว่าเป็นพื้นฐานสำคัญของไวยากรณ์สากล และยังอ้างถึงว่าเป็นภาษาที่ถูกกำหนดทางวัฒนธรรม (cultural constraint) ซึ่งแน่นอนว่าฝ่ายชอมสกีก็จะโต้แย้งว่าเป็นข้อสรุปที่ผิด เกิดจาการวิเคราะห์ที่ผิดพลาด ที่กล่าวมานี้ผู้เขียนเพียงยกตัวอย่างสนับสนุนที่อ้างถึงในหนังสือและบทความในรายการอ้างอิงมาเพียงเล็กน้อยเท่านั้น   หากผู้ใดต้องการศึกษาเพิ่มเติม  ควรจะต้องอ่านและทำความเข้าใจกับข้อโต้แย้งต่าง ๆ ที่มีอยู่และอ่านงานต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องให้ครอบคลุมเพื่อความเข้าใจบริบทรอบด้านก่อนที่จะนำเสนอประเด็นความเห็นต่าง ๆ

The history of linguistics in the 20th century and the role played by the MIT Linguistics department

@ "50 Years of Linguistics at MIT: a Scientific Reunion"

(December 9-11, 2011) ( https://youtu.be/csE-MsT_NN0)

Noam Chomsky - Lectio Magistralis:

"The minimalist program and language acquisition" (2012)  https://youtu.be/GL1GcRrbPm0

"What is Language and Why Does It Matter" (2013) Linguistic Society of America Summer Institute at the University of Michigan   (https://youtu.be/-72JNZZBoVw)

อ้างอิง

de Geest and Jaspers (1991). Government and Binding Theory. In Droste. F.G. and Joseph, J.E. Grammatical Theory and Grammatical Description. John Benjamins Publishing. [p23-61]

Veenstra, Mettina. (1998). Formalizing the Minimalist Program. Groningen Dissertations in Linguistics 24 [p1-24]  (http://dissertations.ub.rug.nl/faculties/arts/1998/m.j.a.veenstra/)

Black, Cheryl A. (1998). A step-by-step introduction to the Government and Binding theory of syntax. http://www.sil.org/mexico/ling/E002-IntroGB.pdf

Introduction to GB http://www.ifi.unizh.ch/CL/gschneid/dreitaegig.pdf

Lasnik, M. (2005). Minimalism. In Keith Brown (Ed.): Encyclopedia of Language and Linguistics, Second Edition. Oxford: Elsevier.

Hornstein, N., Nunes, J. and Grohmann, K. K. (2005). Understanding minimalism. Cambridge, UK ; New York: Cambridge University Press.

Boeckx, C. (2006). Linguistic minimalism : origins, concepts, methods, and aims. Oxford ; New York: Oxford University Press.

Marantz A. (1995). The minimalist program. In G. Webelhuth (ed.) Government and binding theory and the minimalist program: principles and parameters in syntactic theory. Oxford & malden, MA: Blackwell.

Hornstein, N. (2018). The Minimalist Program After 25 Years. Annual Review of LinguisticsVol. 4:49-65 (Volume publication date January 2018) [https://doi.org/10.1146/annurev-linguistics-011817-045452]

Everett, Daniel L. (2009). Pirahã Culture and Grammar: A Response to Some Criticisms. In Language, Volume 85, Number 2, June 2009, 405-442.

Nevins, A., Pesetsky, D. and Rodrigues, C. (2009). Pirahã Exceptionality: A Reassessment. In Language, Volume 85, Number 2, June 2009, 355-404

Chomsky, Noam, Gallego, Ángel J. and Ott, Dennis. (2019). Grammar and the Faculty of Language: Insights, Questions, and Challenges. in Catalan Journal of Linguistics, January 2019 (https://ling.auf.net/lingbuzz/003507)

Yang, C., Crain, S., Berwick, R.C., Chomsky, N., Bolhuis, J. (2017). The growth of language: Universal Grammar, experience, and principles of computation. In Neuroscience & Biobehavioral Reviews, Volume 81, Part B, 2017, 103-119, [https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.12.023.]

ไวยากรณ์ศัพทหน้าที่

ไวยากรณ์ศัพทหน้าที่ (Lexical Function Grammar) เป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนที่เสนอโดยโจน เบรสแนน[10] (Joan Bresnan, 1945-ปัจจุบัน) และโรนัลด์ แคปลัน(Ronald Kaplan, ค.ศ.1946-ปัจจุบัน)  ในช่วงท้ายทศวรรษ 1970 โดยนำเสนอแบบจำลองทางวากยสัมพันธ์ที่มีมากกว่าโครงสร้างวลี   ช่วงทศวรรษนั้นเป็นช่วงที่มีผู้เสนอทางเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ใช่ไวยากรณ์ปริวรรต   ในขณะที่ชอมสกีเริ่มต้นแนวคิดทฤษฎีกำกับและผูกยึด (Government and Binding)  ก็มีผู้นำเสนอไวยากรณ์ Generalized Phrase Structure Grammar (Gazdar, Klein, Pullum, and Sag 1984)  ซึ่งต่อมาแตกแขนงเป็น Head-driven Phrase Structure Grammar (Pollard and Sag 1994, Sag and Wasow 1999)  และก็มีการนำเสนอ Relational Grammar (Perlmutter 1983)  ส่วนเบรสแนน (ซึ่งเป็นลูกศิษย์ชอมสกี ทำงานสอนภาษาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด) ก็ไม่เห็นด้วยกับการใช้กฎปริวรรตซึ่งไม่สอดคล้องกับแนวคิดทางภาษาศาสตร์จิตวิทยา จึงเริ่มมองแนวทางที่จะพัฒนาไวยากรณ์ที่สอดคล้องกับแนวทางทางจิตวิทยา  เบรสแนนสอนภาษาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดจนได้เป็น Sadie Dernham Patek Professor in Humanities Emerita  และได้เป็นประธานสมาคม Linguistic Society of America ในปีค.ศ. 1999   ในปีค.ศ. 2016 ได้รับรางวัล Lifetime Achievement Award จาก Association for Computational Linguistics

ในการสัมมนาที่จัดที่ MIT ในปีค.ศ.1975 เบรสแนนได้พบกับโรนัลด์ แคปลัน (Ronald M. Kaplan) นักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่พัฒนาโปรแกรมแจงส่วนประโยค (parser) โดยใช้แบบจำลอง Augmented Transition Network ของวูดส์ (Woods) (Kaplan 1972) (แคปลันจบปริญญาเอกจิตวิทยาสังคมจากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด  ย้ายจากศูนย์วิจัยพาโลอัลโต (Palo Alto Research Center) ไปเป็น Chief Scientist และ Principal Researcher ที่บริษัท Powerset division ของ Microsoft Bing และเป็นหัวหน้าศูนย์ Center for the Study of Language and Information (CSLI) ในมหาวิทยาลัย Stanford  ต่อมาไปเป็น Vice President และ Distinguished Scientist ที่บริษัท Nuance Communications  และล่าสุดเป็น Vice President ของ Amazon.com และ Chief Scientist ให้กับ Amazon Search  และได้รับรางวัล Lifetime Achievement Award จาก Association for Computational Linguistics ในปีค.ศ.2019)  แบบจำลอง ATN เป็นแบบจำลองที่นักคอมพิวแตอร์ใช้ในงานด้านการประมวลผลภาษา  หากมองเทียบกับทฤษฎีไวยากรณ์ปริวรรต  แบบจำลอง ATN ก็เหมือนกับจะมีกลไกที่เทียบได้กับโครงสร้างผิวและโครงสร้างลึก   โดยมีความสามารถในการแจงส่วนประโยคด้วยวิธีการไล่ไปตามโหนดต่าง ๆ ของ ATN เป็นส่วนของการเทียบกับโครงสร้างผิวและความสามารถในการเก็บข้อมูลสะสมในรีจิสเตอร์ (register) ต่าง ๆ ระหว่างการประมวลผลก็ทำให้สามารถนำมาประกอบสร้างเป็นรูปแทนโครงสร้างลึกได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้กฎปริวรรตอย่างในแบบจำลองไวยากรณ์ปริวรรต  ในตัวอย่างล่างแสดงว่า  ประโยค (S) มาจากการวิเคราะห์หา NP เมื่อได้แล้วจึงจะให้เปลี่ยนไปโหนดถัดไป (S/NP) แล้วจึงมองหา VP ต่อ  เมื่อได้ก็ไปที่โหนด S/VP  ซึ่ง ณ จุดนี้  จะข้ามไปโหนดสุดท้ายเลยก็ได้ (S/END) หรือจะหา NP ต่อไป หรือหาคำ by ก่อนแล้วค่อยมองหา NP  ณ ตำแหน่งโหนดสุดท้ายนี้  จะจบประโยคหรือจะมองหา PP ต่อไปเรื่อย ๆ ก็ได้  ลูกศรวนซ้ำที่เดิมบ่งบอกถึงการวนซ้ำ (recursive)    ส่วนอีกเครื่อข่ายหนึ่ง เป็นการวิเคราะห์หา NP ซึ่งอ่านได้ทำนองเดียวกันว่า  จะมองหา DET หรือข้ามไปโหนด NP/DET  ณ โหนดนี้จะมี ADJ กี่ตัวก็ได้หรือไม่มีก็ได้  แล้วมองหา NOUN เพื่อข้ามไปโหนด NP/N ซึ่งเป็นโหนดสุดท้ายของเครือข่าย NP  ณ จุดนี้มีสองทางเลือก  คือออกจากเครือข่ายหรือมองหา  PP  เป็นต้น

ไวยากรณ์ภาษาอังกฤษแสดงในรูป ATN  (http://www.yorku.ca/jmason/asdgram.htm)

เบรสแนนและแคปลันต่างก็เสนองานของตนจากพื้นฐานที่ต่างกัน เบรสแนน เสนอเรื่องไวยากรณ์ปริวรรตและกฎการแปลงคำ (lexical rule) ส่วนแคปลันเสนอแบบจำลอง ATN ที่ปรับให้สอดคล้องกับกระบวนการประมวลผลทางจิต (ATN-based computational psycholinguistics) แคปลันเป็นผู้มองว่าความมีรูปถูกต้อง (well-formedness) ไม่ควรมองแค่ว่าสามารถแจงส่วน (parse) จนมาถึงโหนดสิ้นสุด (end-state) ใน ATN แต่ควรดูถึงรายละเอียดที่เกิดขึ้นในแต่ละขั้นตอน   เขาเห็นว่าไม่มีความจำเป็นใด ๆ ที่จะต้องนำข้อมูลที่ได้มาประกอบสร้างโครงสร้างลึกเป็นโครงสร้างต้นไม้แบบที่นักภาษาศาสตร์ใช้กัน  แต่หากมีการกำหนดลำดับชั้นของรีจิสเตอร์ต่าง ๆ สิ่งนี้ก็สามารถแทนโครงสร้างระดับลึกได้โดยตรงแล้ว  จึงได้กำหนดให้มีโครงสร้างลำดับชั้นของรีจิสเตอร์ขึ้น  และเพื่อจะที่จะลดทอนพลังของการใช้รีจิสเตอร์ที่ดูเหมือนจะเก็บข้อมูลอะไรอย่างไรก็ได้ซึ่งดูไม่เหมาะสมที่จะนำมาอธิบายกลไกภาษาที่เกิดขึ้นจริง ๆ  เขาจึงได้เพิ่มเงื่อนไขการใช้รีจิสเตอร์ว่าให้มีการเปลี่ยนค่าได้เฉพาะลักษณ์ที่มีกำหนดไว้แล้วในรีจิสเตอร์นั้น  ซึ่งเป็นที่มาของการใช้วิธีการซ้อนรวม (unification) ในการตรวจความสอดคล้องของลักษณ์ต่าง ๆ  และนำไปสู่การใช้โครงสร้างที่มีลำดับชั้นที่เรียกว่า attribute-value matrix ใน LFG, HPSG (Head-driven Phrase Structure Grammar), และ FUG (Functional Unification Grammar)

เบรสแนนและแคปลันต่างก็พบว่าแม้งานของตนจะมาจากพื้นฐานที่ต่างกันแต่ก็มีแนวคิดและความสนใจที่คล้ายกัน  งานของเบรสแนน “A Realistic Transformational Grammar” (1978) เป็นความพยายามที่จะรวมแนวคิด ATN มาใช้ด้วย  โดยให้สิ่งที่เป็นกฎปริวรรตบางส่วนเป็นสิ่งที่อยู่ในคลังคำศัพท์ (lexicon) แทน (เช่น กฎการแปลงกริยา active เป็น passive และเรื่องการสลับกรรมตรงกรรมรอง)  แคปลันเองก็สนใจขยาย ATN โดยใช้แนวคิดจาก lexical rule ของเบรสแนนมาใช้(หลังจากที่การเพิ่มข้อกำหนดโครงสร้างลำดับชั้นรีจิสเตอร์ที่เขาเสนอทำให้ความสามารถของแบบจำลองลดลงไป)   ทั้งสองจึงได้ร่วมกันนำเสนอแบบจำลองร่วมกัน  ซึ่งมาเป็นรูปเป็นร่างชัดเจนเมื่อทั้งสองได้ร่วมกันสอนในวิชาภาษาศาสตร์จิตวิทยาเชิงคอมพิวเตอร์ (computational psycholinguistics) ที่ MIT ในปี ค.ศ.1978  จนได้ต้นร่างของไวยากรณ์ที่ต่อมาเรียกว่าไวยากรณ์ศัพทหน้าที่ (Lexical Functional Grammar - LFG) (Kaplan and Bresnan 1982)  ที่มาของการใช้ ATN และโครงสร้างรีจิสเตอร์ที่ทั้งสองนำเสนอนี้ทำให้เห็นว่าแบบจำลองไวยากรณ์ไม่จำเป็นต้องมีส่วนของการปริวรรตแบบที่เสนอในไวยากรณ์ปริวรรตก็ได้เช่นกัน

ผลงานของเบรสแนน นอกจากเรื่อง LFG ในปัจจุบันยังมีผลงานเรื่องเกี่ยวกับแบบลักษณ์ภาษา (typology), ไวยากรณ์อิงความน่าจะเป็น (probabilistic grammar) และทฤษฎีอุตมผล (optimality theory)  โดยเฉพาะในส่วนของอุตมผลทางวากยสัมพันธ์ (Optimal Syntax)

LFG เป็นทฤษฎีที่ว่าด้วยเรื่องวากยสัมพันธ์เป็นหลัก เป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนที่ไม่ใช่แบบเน้นการแปลง (derivational) เหมือนไวยากรณ์ของชอมสกีที่มีโครงสร้างลึก โครงสร้างผิว  LFG กำหนดให้มีรูปแทนทางวากยสัมพันธ์สองแบบหรือสองระดับ คือ c-structure และ f-structure   c-structure เป็นรูปแทนที่บอกความสัมพันธ์ของหน่วยสร้างต่าง ๆ ในลักษณะเดียวกับต้นไม้โครงสร้างวลี (phrase structure tree)  ส่วน f-structure เป็นรูปแทนที่บอกความสัมพันธ์ทางหน้าที่ทางไวยากรณ์ เช่น ประธาน (subject), กรรม (object) เป็นโครงสร้างแสดงลำดับชั้นของลักษณ์และค่าภายใน  หรือที่เรียกว่า attribute-value matrix  ไม่มีกฎปริวรรตหรือการย้ายที่ใด ๆ  และไม่มีความเชื่อมโยงระหว่าง c-structure และ f-structure   LFG มีคลังคำศัพท์ (lexicon) เป็นองค์ประกอบหลัก

Sell (1985: 137)

คลังคำศัพท์

LFG ให้คลังคำศัพท์ (lexicon) มีบทบาทสำคัญมากกว่าการเป็นรายการคำที่นำมาใส่ในโครงสร้างวากยสัมพันธ์  ไวยากรณ์อื่นอย่าง GB ก็มีลักษณะเป็นศัพทนิยม (lexicalist) มากขึ้น เช่น ที่ให้มี projection principle บังคับการ subcategorization ที่มีอยู่ในคำ  หรือที่ในมินิมัลลิสต์โปรแกรมใช้วิธีการผสาน (merge) จากคำขึ้นไปเรื่อย ๆ  แต่ไวยากรณ์ของชอมสกีก็ไม่ได้เป็นแบบศัพทนิยม (lexicalist) จริงทั้งหมด  เพราะในโครงสร้างต้นไม้ก็ยังมีการใช้โหนด I (Inflection) และอื่น ๆ ซึ่งไม่ได้มีฐานะเป็นคำจริง ๆ  สำหรับ LFG แล้วจะยึดหลักที่เรียกว่า Lexical Integrity Principle ที่มองว่าคำเป็นหน่วยพื้นฐานที่เล็กสุดของโครงสร้างวากยสัมพันธ์  กฎทางวากยสัมพันธ์จะต้องไม่สามารถสร้างคำหรืออ้างถึงโครงสร้างภายในคำ (internal structure)  และหน่วยปลายสุดในโครงสร้างต้นไม้ (terminal node) จะต้องเป็นคำเท่านั้น   ความคิดเรื่อง lexical integrity นี้แสดงถึงระดับวากยสัมพันธ์ที่แยกออกจากระดับวิทยาหน่วยคำและระดับอรรถศาสตร์  ซึ่งทั้งสองระดับนี้อ้างถึงโครงสร้างข้อมูลที่ต่ำกว่าและสูงกว่าคำตามลำดับ  วากยสัมพันธ์จึงเป็นระดับที่เฉพาะของของมัน  เห็นได้จากกรณีที่ภาษาต่าง ๆ แม้ในภาษาที่เป็น free word order ในระดับวิทยาหน่วยคำจะไม่เป็น free order ด้วย  หรือในภาษาอังกฤษ ก็จะเห็นได้ว่า head กับ complement ในระดับวากยสัมพันธ์กับระดับวิทยาหน่วยคำนั้นมีความต่างกัน  ดังตัวอย่าง eat tomatoes มี head อยู่ซ้าย  เทียบกับ tomato eater ที่มี head อยู่ขวา

ความสัมพันธ์ระหว่างประโยค active-passive เกิดจากกฎของคำ (lexical rule) ที่เปลี่ยนกริยาที่ต้องการ <subject, object>  ไปเป็น < 0, subject> ตามลำดับ (สำดับแทนหน่วยทางความหมาย ส่วนแรกเป็นผู้กระทำ ส่วนหลังเป็นผู้ถูกกระทำ) ซึ่งในตอนหลัง GB เองก็ไม่ได้ใช้กฎแปลงโครงสร้างประโยค active เป็น passive แล้ว   แต่อธิบายว่าลักษณ์ +passive ทำให้มีการเปลี่ยนคุณสมบัติคำจาก <subject, object> เป็น < 0, object>  คือละ subject ไป   ต่อจากนั้นจึงมีการย้ายนามวลีที่เป็นกรรมไปที่ตำแหน่งประธาน เมื่อเทียบกัน LFG มีขั้นตอนเดียว  แต่ GB มี 2 ขั้นตอน  พวก LFG จึงว่าไวยากรณ์ของเขาแก้ปัญหานี้ด้วยวิธีที่เรียบง่ายกว่า

ตัวอย่างข้างล่างแสดงรายการศัพท์ (lexical entry) ของกริยา seem  ลักษณ์ PRED บอกถึงรูปความหมาย (semantic form) ของคำนี้ จะอยู่ในเครื่องหมายคำพูดและบอกถึงอาร์กิวเมนต์ (argument) ที่จำเป็นต้องมีหรือที่กริยานี้ subcategorize  ส่วนเครื่องหมาย <> บอกว่าอาร์กิวเมนต์นั้นเป็น thematic argument  ในกริยา seem นี้จึงต้องการ 1 thematic argument ซึ่งมีลักษณ์ XCOMP (COMP ที่ไม่มี SUBJ อย่างเช่น infinitive to) และอีก 1 non-thematic argument ซึ่งมีลักษณ์ SUBJ   นอกจากนี้ ค่า (value) ของ SUBJ ยังเท่ากับค่าของ SUBJ ที่อยู่ใน XCOMP  (การ subcategorize และการกำหนด thematic argument ใน LFG นี้คล้ายกับการใช้ subcategorized frame และ theta grid ใน GB)

Sell (1985: 157)

ในคลังคำศัพท์ นอกจากจะมีคำต่าง ๆ แล้ว  ก็ยังมีอุปสรรคปัจจัยต่าง ๆ ด้วย เช่น  -s เป็นปัจจัยซึ่งมีลักษณ์ PERS, NUM (อยู่ภายใต้ SUBJ) เป็นเอกพจน์และบุรุษที่ 3 ตามลำดับ  ส่วน TENSE เป็นปัจจุบันกาล

Sell (1985: 160)

โครงสร้างหน่วยประกอบ

เป็นโครงสร้างต้นไม้ที่แสดงความสัมพันธ์ทางโครงสร้างวลี (phrase structure)  ซึ่งสามารถกำหนดโดยกฎในลักษณะเดียวกับไวยากรณ์โครงสร้างวลี (phrase structure grammar) ได้   หรือจะแสดงในรูปโครงสร้างแบบ XP ก็ได้  งานยุคแรกของ LFG จะเป็นต้นไม้แบบโครงสร้างวลี  ส่วนงานช่วงหลัง (Sell 1985, Falk 2001) จะใช้โครงสร้างที่มี CP, IP, VP  ตามแบบทฤษฎีเอ็กซ์บาร์แต่ก็ยังคงเขียนออกมาเป็นกฎโครงสร้างวลีและไม่ได้จำกัดว่าโครงสร้างต้องเป็นไบนารี่คืออาจมีโหนดลูกที่เป็น complement มากกว่าหนึ่งก็ได้   c-structure จะแตกต่างกันไปในแต่ละภาษา

ใน LFG ไม่มีกลไกที่จะเชื่อมโยง c-structure เข้ากับ f-structure  แต่ใช้วิธีกำหนดให้กฎโครงสร้างของหน่วยประกอบ (constituent) จะบอกความสัมพันธ์ทางหน้าที่ไว้ด้วย  เช่น ในตัวอย่างกฎต่อไปนี้  เครื่องหมายลูกศรขึ้นลง คือ การบอกว่าข้อมูลทางหน้าที่ (functional information) ของโหนดนั้นจะส่งผ่านไปยัง f-structure อย่างไร ลูกศรขึ้นบอกการส่งข้อมูลหน้าที่ให้โหนดแม่ (ใน f-structure)   ลูกศรลงบอกว่าเป็นข้อมูลของโหนดนั้นเอง  เช่น (↑SUBJ)=↓ หมายถึง นำข้อมูลหน้าที่ของโหนดลูกขึ้นไปไว้ในส่วนที่เป็น SUBJ ของโหนดแม่ใน f-structure  ส่วน↑=↓ หมายถึงให้นำข้อมูลจากโหนดลูกขึ้นไปที่โหนดแม่  ลักษณะนี้ทำให้ข้อมูลจากคำถูกส่งผ่านไปยังลักษณ์ (feature) ในระดับบนได้

Sell (1985: 140-141)

ตัวอย่างข้างล่างแสดง c-structure และ f-structure ที่จะได้จากการระบุข้อมูลหน้าที่ในกฎโครงสร้าง  จะเห็น [PRED ‘Tara’] ถูกส่งขึ้นไปและส่งต่อให้ SUBJ,    [PRED ‘Louise’] ก็เช่นกันถูกส่งต่อไปไว้ที่ OBJ  ส่วนข้อมูลใน V ได้แก่ [TENSE PRES] และ [PRED ‘paint <(SUBJ)(OBJ>’] ก็ถูกส่งต่อขึ้นไปเรื่อย ๆ ตามโครงสร้าง  ท้ายสุดก็จะได้ f-structure ดังรูปถัดไป

Sell (1985: 142-143)

โครงสร้างหน้าที่

เป็นโครงสร้างที่พื้นฐานเป็นเรื่องของ attribute-value หรือ feature-value พัฒนามาจากการใช้รีจิสเตอร์เก็บค่าใน ATN  แต่กำหนดให้สิ่งที่เก็บมีชื่อเป็น attribute โครงสร้างมีความซับซ้อนได้เพราะ value นั้นสามารถเป็นโครงสร้างก็ได้ด้วย  จึงมีลักษณะเป็นโครงสร้างที่มีลำดับชั้น   ภาพรวมของ f-structure จึงเป็นสิ่งที่เรียกว่า attribute-value matrix ข้อมูลภายในไม่เกี่ยวกับโครงสร้างวากยสัมพันธ์แต่ใช้เพื่อบอกความสัมพันธ์ทางหน้าที่  คำว่า หน้าที่ (functional) ในไวยากรณ์นี้หมายถึงหน้าที่ทางไวยากรณ์อย่าง subject, object, oblique   LFG ให้ความสำคัญกับหน้าที่โดยกำหนดให้มีโครงสร้างเฉพาะและเป็นพื้นฐานของวากยสัมพันธ์  ไม่เหมือนไวยากรณ์ของชอมสกีที่มองหน้าที่ไวยากรณ์ผ่านทางโครงสร้างหน่วยประกอบ (constituent structure)  เช่น subject เป็น NP ที่เป็น specifier ของ IP,  object เป็น complement ของ V[11]   ใน LFG  f-structure จึงเป็นรูปแทนทางวากยสัมพันธ์ที่มีไปพร้อมกันกับ c-structure

ค่า (value) ในแต่ละลักษณ์เป็นได้ 3 แบบ คือ ค่าเดี่ยว (atomic), f-structure, หรือ เป็นรูปความหมาย (semantic form) ซึ่งให้อยู่ในรูป PRED ตามด้วยค่าความหมายในเครื่องหมายคำพูด   เงื่อนไขที่ f-structure จะถูกต้อง (well-formed) ประกอบไปด้วย 3 อย่าง ความเป็นได้อย่างเดียว (uniqueness), ความสมบูรณ์ (completeness), และความเกี่ยวเนื่อง (coherence)

ความเป็นได้อย่างเดียว (uniqueness) หมายถึงข้อมูลใน f-structure ต้องเป็นเรื่องของหน้าที่ และค่าที่มีต้องมีเพียงค่าเดียว   ส่วนความสมบูรณ์ (completeness) คือสิ่งที่ภาคแสดง (predicate) ต้องการหรือ subcategorize จะต้องมีอยู่ครบ  ส่วนความเกี่ยวเนื่อง (coherence) คือไม่ให้มีอาร์กิวเมนต์ที่ภาคแสดงไม่ต้องการหรือเป็นเงื่อนไขที่ตรงข้ามกับความสมบูรณ์ คือไม่ให้มีเกินจำเป็น   ความสมบูรณ์และความเกี่ยวเนื่องจึงทำหน้าที่เหมือนกับทฤษฎีเทต้า (theta theory) ใน GB

Functional Uniqueness

In a given f-structure, a particular attribute may have at most one value.

Completeness

An f-structure is locally complete if and only if it contains all the governable grammatical functions that its predicate governs.

An f-structure is complete if and only if it and all its subsidiary f-structures are locally complete.

Coherence

An f-structure is locally coherent if and only if all the governable grammatical functions that it contains are governed by a local predicate. An f-structure is coherent if and only if it and all its subsidiary f-structure are locally coherent.

Sell (1985: 146-147)

กระบวนการที่ใช้ใน f-structure คือ การซ้อนรวม (unification) ที่รวมลักษณ์ (feature) จากโหนดต่าง ๆ ขึ้นไป   ในการซ้อนรวม (unify)  ลักษณ์เดียวกันจะต้องไม่มีค่าที่ต่างกัน   ถ้าลักษณ์ต่างก็ให้รวมลักษณ์เข้าด้วยกันเหมือนการยูเนียน (union) ของเซ็ท  เช่น

1)      [NUM PL] unify [NUM PL]  ได้  [NUM PL]

[NUM SG] unify [NUM PL] ไม่ได้เพราะมีค่าขัดกัน

[NUM SG] unify [PERS 3]  ได้  [NUM SG, PERS 3]

ตัวอย่างข้างล่างแสดงโครงสร้าง c-structure และโครงสร้าง f-structure ที่ซ้อนรวม (ซ้อนรวมขึ้นมาจากข้อมูลหน้าที่ต่าง ๆ ที่ระบุเป็นสมการ (เรียก f-description) ไว้ในกฎโครงสร้าง  (ในรูป f2 ซึ่งได้มาจากคำ she จะไปซ้อนรวมเป็นค่าของ SUBJ ใน f3)  ลักษณ์ที่ไม่สามารถซ้อนรวมได้เลยคือ PRED เพราะเป็นคุณสมบัติเฉพาะของแต่ละคำเป็นความหมายของแต่ละตัวจึงต้องต่างกันแน่นอน  แม้แต่ [PRED ‘PRO’] ซ้อนรวมกับ [PRED ‘PRO’] ไม่ได้

Sell (1985: 148-150)

หลักการซ้อนรวมนี้เป็นกลไกที่สำคัญใน LFG  ที่ทำให้อธิบายเรื่องของ agreement ต่าง ๆ ได้  ในกรณีที่ไม่มี agreement เช่นระหว่าง SUBJ ‘the lion’ [NUM SG, DEF +, PRED ‘lion’]  กับกริยา are [SUBJ [NUM PL], PRED ‘be’] ประโยคก็จะผิดไวยากรณ์  กลไกนี้จึงเทียบได้กับการตรวจเทียบลักษณ์ (check feature) ในมินิมัลลิสต์โปรแกรม   และยังใช้อธิบายประโยคอื่น ๆ แทนกลไกการย้ายที่ (movement) ที่ใช้ในไวยากรณ์ชอมสกีได้ด้วย

การควบคุมและการผูกยึด

ใน LFG สามารถกำหนดการอ้างอิงสิ่งเดียวกันได้  ด้วยการใช้การควบคุมทางหน้าที่ (functional control) และการควบคุมแบบอ้างอิงตาม (anaphoric control)   ตัวอย่างของกริยา seem ที่พูดมาแล้วเป็นการใช้ functional control คือมีการกำหนดไว้ใน f-description ว่าคำที่หายไปอ้างถึงอะไร  functional control เป็นกรณีที่อนุพากย์สองอนุพากย์ใช้ argument ร่วมกัน  ไม่เหมือนอย่าง anaphoric control ที่เป็นคนละ argument แต่อ้างอิงสิ่งเดียวกัน (coreference)  ในตัวอย่างคำ try ข้างล่างจัดเป็น functional control  จะเห็นว่า SUBJ ที่ไม่ปรากฏใน XCOMP (COMP ที่ไม่มี SUBJ) มีค่าเดียวกันกับ SUBJ ที่เป็น theta-argument ของกริยา try  และ f-structure ของประโยค Louise try to sleep ก็จะเป็นดังรูป

Sell (1985: 165-166)

ตัวอย่างของ anaphoric control  ดูได้จากประโยค To clone dinosaur would please the geneticist. ที่เห็นการใช้เลขดัชนีเดียวกันใน OBJ ของ please กับ SUBJ ‘PRO’ ที่อยู่ภายในของ SUBJ ข้างบน

Falk (2001:120)

Functional control สามารถเป็นได้ทั้ง subject control หรือ object control  ตัวอย่างของ subject control คือ try และ seem ซึ่งกำหนดให้ SUBJ ใน XCOMP เป็นคนเดียวกับ SUBJ ของ seem  ส่วน  believe (เช่น I believe John to be a fool) เป็น object control  ซึ่งกำหนดในศัพท์ believe ว่า  SUBJ ใน XCOMP เป็นคนเดียวกับ OBJ ของ believe

Functional control นั้นต่างจาก anaphoric control  ตัวอย่างข้างล่างแสดงการวิเคราะห์ประโยค The geneticist seemed to clone dinosaurs.  แบบที่เป็น functional control (รูปบน) เทียบกับแบบที่เป็น anaphoric control (รูปล่าง) ซึ่งแบบหลังผิดไวยากรณ์เพราะไม่เป็นไปตามเงื่อนไข coherence condition ที่กำหนดให้ meaningful argument function ทุกตัว (ตัวที่มีลักษณ์ PRED) ต้องมี thematic role  แต่ SUBJ บนไม่ได้รับการกำหนด thematic role (เพราะกริยา seem ต้องการสองอาร์กิวเมนต์ โดยที่ตัวที่สองไม่ได้รับการกำหนด thematic role จาก seem ซึ่งแสดงโดยการไม่นำ SUBJ เข้ามาอยู่ในเครื่องหมาย < > ของ seem   การวิเคราะห์แบบหลังนี้จึงผิดไวยากรณ์เพราะ  geneticist จะไม่มี thematic role  ส่วนแบบแรก เนื่องจากเป็น anaphoric control  geneticist จึงได้ thematic role จากกริยาตัวล่างคือ clone  การวิเคราะห์ลักษณะนี้คล้ายกับการวิเคราะห์ใน GB ที่ตำแหน่งประธานของกริยาอย่าง seem ไม่ได้รับ theta role)

(Falk 2001:124-126)

Anaphoric control อธิบายกรณีของประธานในอนุพากย์ซ้อน (embedding clause) ที่ละไปแล้วอาจเป็นอะไรก็ได้  เช่น  Maria thinks that watering the lawn before noon is silly. ซึ่งไม่รู้ว่าใครเป็นคนรดน้ำนี้  SUBJ ใน f-structure ของ VP “watering the lawn …” จึงเป็น SUBJ [PRED ‘PRO’] (Pronominal Anaphor)

ความต่างระหว่าง anaphoric control กับ functional control  จะเห็นชัดเจนในกรณีเปรียบเทียบคำนามที่กลายมาจากคำกริยา  เช่น  ตัวอย่างคำว่า order ใน

2)      Elizabeth ordered the troops to march

Elizabeth’s order to the troops to march

Sell (1985: 173)

ดูผิวเผินจะเห็นว่าเหมือนกัน  แต่มีการเปลี่ยนอาร์กิวเมนต์ดังแสดงในรูป   และในกรณีคำกริยาจะเป็น object functional control ทำให้ไม่สามารถละอาร์กิวเมนต์ที่เป็น controller ได้  ในขณะที่คำนามเป็น anaphoric control ทำให้สามารถละส่วนต่าง ๆ ได้   เช่น  Elizabeth’s order to march, the order to march, the order

Sell (1985: 172)

แต่เมื่อละอาร์กิวเมนต์ในกรณีคำกริยาจะผิดไวยากรณ์ เช่น  *Elizabeth ordered to march  เพราะเป็น object control  กรรมของ order จะต้องเป็น controller ของ SUBJ ของ march จึงไม่สามารถละได้  หรือในกรณีตรงกันข้าม  กริยาไม่สามารถเติมอาร์กิวเมนต์ที่ไม่ได้ทำหน้าที่ functional control  แต่คำนามทำได้เพราะเป็นเรื่อง anaphoric control  ในตัวอย่างล่าง ใช้ไม่ได้เพราะไม่มีอะไรที่ต้องการ subject control

3) *The Queen ordered the general for the troops to leave

The Queen’s order to the general for the troops to leave

Sell (1985: 173)

การผูกยึดแบบอ้างตาม (Anaphoric Binding)

การผูกยึดแบบอ้างตาม (Anaphoric Binding) เป็นเรื่องเกี่ยวกับการผูกยึด (binding) ของคำที่ปรากฏรูปใน c-structure  ได้แก่ คำที่เป็น reflexive (herself), หรือ pronoun (her) ใน LFG ก็อธิบายได้เหมือนกับทฤษฎีการผูกยึด (binding theory) ใน GB  แต่ใช้ f-structure เป็นหลัก  โดยกำหนดให้มีลักษณ์ [sb] ดูว่ารูปที่อ้างอิงนำ (antecedent) นั้นเป็น subject หรือไม่  และมีลักษณ์ [ncl] ดูว่า antecedent นั้นอยู่ใน nucleus เดียวกันหรือไม่

- Reflexive pronoun ภาษาอังกฤษต้องเป็น [+ncl] ในขณะที่ non-reflexive pronoun ต้องเป็น [–ncl]

- Pronominal ที่เป็น [+ncl] ต้องมี antecedent ใน nucleus ใกล้สุดที่มี pronominal นั้นและมี SUBJective function

- Pronominal ที่เป็น [-ncl] ต้องไม่มี antecedent อยู่ภายใน nucleus ที่ใกล้สุด

- nucleus คือ f-structure ที่มี PRED และ argument ของ PRED นั้น

- และ SUBJective function เป็นได้ 2 อย่าง คือ SUBJ กับ POSS (possessive form ของ NP)

ซึ่งก็เป็นแนวคิดแบบเดียวกับ GB คือมีการกำหนดขอบเขตใกล้สุดที่มี subject อยู่ (governing category) และมีการกำหนดว่าจะต้องถูกผูกยึดหรือเป็นอิสระ   ในตัวอย่างประโยค (4a)-(4d) ข้างล่าง  คำว่า story subcategorize oblique argument 1 ตัว  ทั้งหมดในเครื่องหมาย [ ] จึงเป็น nucleus ของ story  แต่สองประโยคแรกไม่มี SUBJective function อยู่จึงไม่ละเมิดกฎที่กล่าวมา  แต่ประโยคที่ (4c)-(4d) มี POSS เป็น SUBJective function ใน nucleus นั้น  herself เมื่อไม่มีคำอ้างอิงนำ (antecedent) ภายใน nucleus นั้นจึงไม่ถูกไวยากรณ์

4)       a. Maryi like [the story about heri]

b. Maryi like [the story about herselfi]

c. Maryi like [Louise’s story about heri]

d. *Maryi like [Louise’s story about herselfi]

Sell (1985: 175)

ในประโยค (5a-5b)  to เป็นบุพบทไม่มีเนื้อหา (content) จึงไม่มี PRED  ส่วน around ใน (5c-5d) เป็นบุพบทที่มีความหมายในตัวจึงมี PRED   ประโยค (5b) จึงผิดไวยากรณ์  เพราะ her ไปผูกยึดกับ Mary ซึ่งอยู่ใน nucleus ที่ใกล้สุดของ her คือทั้งประโยคนั้น  ส่วนสองประโยคหลังไม่ผิด  เพราะ nucleus ข้างในสุดคือ around

5)      a. Maryi sent the book to herselfi

b. *Maryi sent the book to heri

c. Maryi pulled the blanket around herselfi

d. Maryi pulled the blanket around heri

Sell (1985: 175)

F-Command

An antecedent A f-commands a pronominal O iff

(a) A does not contain P, and every nucleus that contains A contains P.

Sell (1985: 178)

ความสัมพันธ์ของการผูกยึด (binding) นี้สามารถอธิบายในรูปของ f-command  ซึ่งนิยามดังข้างบนได้ว่า    A reflexive pronoun must be f-command by its antecedent[12]

f-command สามารถอธิบายได้ว่าทำไม Louisei’s mother dressed herselfi จึงผิดไวยากรณ์  เพราะถ้าดู f-structure ข้างล่างจะเห็นว่า Louise ไม่อยู่ในตำแหน่งที่จะ f-command  herself ได้

Sell (1985: 179)

การพึ่งพาระยะไกล

การพึ่งพาระยะไกล (Long Distance Dependency) หรือเรียกอีกอย่างว่าการพึ่งพาที่ไม่ผูกยึด (unbounded dependency) คือกรณีที่ดูเหมือนมีการย้ายที่คำไปยังตำแหน่งไกลจากตำแหน่งที่ควรอยู่ เช่น ในประโยคข้างล่างนี้

6)  Which woman did Max say __ has declared herself the president?

ใน GB อธิบายด้วยการย้ายที่และให้เหลือรอยคำไว้ ณ ตำแหน่งเดิม  แต่ใน LFG รูปแทนวากยสัมพันธ์มีเพียงรูปเดียวคือ c-structure  จึงไม่สามารถอธิบายด้วยวิธีเช่นนี้  แต่ใช้ f-structure โดยให้มี TOPIC, FOCUS เพื่อเก็บข้อมูลคำนั้น  และให้มีการเชื่อมโยงไปยังอาร์กิวเมนต์ที่หายไป  ซึ่งพวก LFG ก็บอกว่าวิธีนี้ดีกว่า เพราะสามารถอธิบายกรณีประโยคนี้

7)  Which picture of himself does Max think Larry prefers?

ซึ่งทฤษฎีอื่นอธิบายไม่ได้ว่า Max สามารถเป็น antecedent ของ himself ได้   แต่ใน LFG อธิบายได้  เพราะ SUBJ ‘Max’ f-command himself (ที่อยู่ในลักษณ์ FOCUS) ในประโยคนี้

Sell (1985: 184)

บทสรุป

LFG เป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนที่มีกำเนิดจากการผสมผสานระหว่างภาษาศาสตร์และคอมพิวเตอร์  เป็นไวยากรณ์ที่เน้นคำเป็นสำคัญ  ข้อมูลต่าง ๆ เก็บอยู่ในคำ  จึงมีความเชื่อเหมือน GB ในเรื่องของไวยากรณ์สากล แต่ให้ความสำคัญกับความเป็นไปได้ในการประมวลผลจริง (psychologically real) เป็นไวยากรณ์แบบ constraint-based ไม่มีเรื่องการแปลง (derivation) แบบไวยากรณ์ของชอมสกี มีโครงสร้างหลักสองส่วน คือ c-structure ซึ่งเป็นโครงสร้างต้นไม้ทางวากยสัมพันธ์ที่มีความสัมพันธ์กับ f-structure ซึ่งเป็นโครงสร้างหน้าที่ในรูปแบบของโครงสร้างลักษณ์  c-structure เป็นโครงสร้างที่เป็นไปตามรูปผิว  เป็นไวยากรณ์ที่ใช้ในกลุ่มนักภาษาศาสตร์ที่เน้นรูปนัย (formal) และกลุ่มนักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์บางส่วน  ในปัจจุบันมีการเสนอโครงสร้างอื่นเพิ่มเติมที่สัมพันธ์กับสองโครงสร้างพื้นฐานนี้ เช่น information structure, argument structure

ในงาน LFG ต่อมาจะมีการพูดถึง mapping theory ที่เชื่อมโยงบทบาททางความหมาย (semantic role) กับหน้าที่ทางไวยากรณ์ (grammatical function)  เช่น กำหนดบทบาท agent ให้หากประโยคนั้นมีส่วนที่เป็น SUBJ อยู่  และมีกลไกเชื่อม (glue) ระหว่างโครงสร้างวากยสัมพันธ์ไปสู่โครงสร้างความหมายที่เป็นตรรกรูป  การสร้างรูปความหมาย (semantic composition) เป็นกลไกที่โยงความสัมพันธ์ใน f-structure ไปยังโครงสร้างความหมายผ่านการใช้กลไก deduction ของ linear logic   รูปข้างล่างแสดงฟังก์ชั่น ที่เชื่อมระหว่าง c-structure ไปยังส่วนของ f-structure ที่สัมพันธ์กัน  (การอธิบายความเชื่อมโยงระหว่าง  c-structure  และ f-structure  ในการเขียนเป็นลูกศรขึ้นลงในกฎโครงสร้างที่แสดงมาข้างต้นก็คือฟังก์ชั่น phi นี้) ส่วน function σ เชื่อมโยงระหว่าง f-structure ไปยังโครงสร้างความหมาย

Dalrymple (2005:20)

นอกจากนี้  จากความคิดเริ่มต้นที่ต้องการทฤษฎีไวยากรณ์ที่สอดคล้องกับการประมวลผลภาษาทั้งทางด้านภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์และภาษาศาสตร์จิตวิทยา  งาน LFG ในช่วงหลังจึงถูกขยายต่อ  มีการนำความคิดเรื่องไวยากรณ์แบบอิงความน่าจะเป็นมาผนวกและพัฒนาเป็น LFG-DOP (LFG Data-Oriented Parsing) ซึ่งมองว่าการรับภาษาเป็นกลไกที่ผู้เรียนสามารถแยกย่อยโครงสร้างภาษาเป็นหน่วยเล็ก ๆ จากนั้นก็สามารถผสมหน่วยเล็ก ๆ เป็นโครงสร้างภาษาใหม่ได้  การกำหนดว่าจะเลือกใช้โครงสร้างอะไรเกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น (likelihood) ที่ได้มาจากฐานความรู้เดิม  และยังมีการพยายามนำแนวคิดอุตมผล (optimal theory) มาผนวกกลายเป็น OT-LFG แต่ก็ดูเหมือนความสนใจด้าน Optimality Syntax จะมีอยู่ในช่วงระยะเวลาหนึ่งเท่านั้น

ในการบรรยายเพื่อรับรางวัล ACL Lifetime Achievement Award ปีค.ศ.2016   เบรสแนนได้กล่าวถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลจริงซึ่งเป็นข้อมูลเชิงปริมาณ  โดยได้เปรียบเทียบภาษาศาสตร์ว่าต้องประกอบด้วยทั้งสวน (garden) และป่า (bush) (Bresnan 2016) สวนคือที่ที่นักภาษาศาสตร์ปลูกความคิดเรื่องไวยากรณ์  จากข้อมูลที่เพาะขึ้นมา เป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ  ส่วนป่าเป็นข้อมูลภาษาที่ปรากฏจริง เป็นข้อมูลเชิงปริมาณ  ทำให้เห็นว่าเรื่องของความน่าจะเป็นมีบทบาทในองค์ความรู้ทางวายสัมพันธ์ด้วย  เบรสแนนได้ยกตัวอย่างงานวิจัยเรื่อง dative construction มาเพื่อให้แสดงให้ถึงความสำคัญของค่าความน่าจะเป็นที่ได้จากคลังข้อมูลในการประมวลผลภาษาจริง ๆ

"I began to realize that we theoretical linguists had no privileged way of distinguishing the possible formal patterns of a language from the merely probable. Many of the kinds of sentences reported by theorists to be ungrammatical are actually used quite grammatically in rare contexts. Authentic examples can be found in very large collections of language use, such as the World Wide Web. [...] Moreover, judgments of ungrammaticality are often unstable and can be manipulated simply by raising or lowering the probability of the context. Most remarkably, language users have powerful predictive capacities, which can be measured using statistical models of spontaneous language use. From all these discoveries I have come to believe that our implicit knowledge of language has been vastly underestimated by theoretical linguistics of the kind I had practiced."

(https://web.stanford.edu/~bresnan/bio/index.html)

Predicting Syntax: Processing Dative Constructions in American and Australian Varieties of English by Bresnan (2008)  https://vimeo.com/30675762

Ronald Kaplan : ACL 2019 Lifetime Achievement Award  https://youtu.be/9ShkGHJaJaU

ไวยากรณ์ LFG กับภาษาไทย

งานภาษาไทยที่ใช้ไวยากรณ์ LFG โดยตรงในการวิเคราะห์ภาษาไทยมีน้อย  เท่าที่พบมีเพียงงานของ Cholthicha Sudmuk ที่ทำวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกเรื่องกริยาเรียงภาษาไทยโดยการวิเคราะห์แบบ LFG  (2005) และเขียนบทความเสนอในการประชุมวิชาการของ LFG ในปีค.ศ. 2003   และงานของ Chimsuk and Auwatanamongkol (2009) ที่เสนอการใช้ LFG สำหรับการแปลภาษาไทยด้วยเครื่อง

อ้างอิง

Bresnan, Joan. (2007). "Is syntactic knowledge probabilistic?  Experiments with the English dative alternation."   In Roots: Linguistics in Search of Its Evidential Base.. Series: Studies in Generative Grammar, edited by Sam Featherston and Wolfgang Sternefeld. Berlin: Mouton de Gruyter, pp. 77--96.

Bresnan, Joan. (2011). "A Voyage into Uncertainty." In a volume of essays by Reed College alumni on the occasion of the college's centenary, edited by Roger Porter and Robert Reynolds, Reed College. (http://stanford.edu/~bresnan/voyage.reed.pdf)

Bresnan, Joan. (2016). Linguistics: The Garden and the Bush. Write-up of ACL Lifetime Achievement Award acceptance speech for 2016; in Computational Linguistics 42(4):599-617. The MIT Press. (https://web.stanford.edu/~bresnan/jbLTA.pdf)

Chimsuk, T. and Auwatanamongkol, S. (2009). A Thai to English Machine Translation System using Thai LFG tree structure as Interlingua. In World Academy of Science, Engineering and Technology 36

Falk, Yehuda N. (2001). Lexical-Functional Grammar: An Introduction to Parallel Constraint-Based Syntax. Stanford: CSLI Publication.

Joan Bresnan homepage (http://www.stanford.edu/~bresnan/pv.html)

Lexical Functional Grammar (http://ling.uni-konstanz.de/pages/home/lfg/)

LFG-DOP. (n.d.). Retrieved February 24, 2019, from http://www.nclt.dcu.ie/lfg-dop/

Mary Dalrymple et al. (eds). (1995). Formal issues in lexical-functional grammar. Stanford: Center for the Study of Language and Information

Mary Dalrymple. (2005). Lexical Functional Grammar. In Keith Brown, ed., Encyclopedia of language and linguistics (2nd edition). Oxford: Elsevier. (http://users.ox.ac.uk/~cpgl0015/lfg.pdf)

Optimal Syntax (OT-LFG). (n.d.). Retrieved February 24, 2019, from https://www1.essex.ac.uk/linguistics/external/lfg/www-lfg.stanford.edu/ot-lfg/ot-lfg.html

Sell, Peter. (1985). Lexical Functional Grammar. In Lectures on Contemporary Syntactic Theories. CLSI. [p135-191]

Sudmuk, Cholthicha. (2003). The thuuk Construction in Thai. In Proceedings of the LFG03 Conference, University at Albany, State University of New York (https://web.stanford.edu/group/cslipublications/cslipublications/LFG/8/pdfs/lfg03sudmuk.pdf)

Sudmuk, Cholthicha. (2005). The syntax and semantics of serial verb constructions in Thai.  Ph.D. Dissertation,  U. of Texas at Austin (http://hdl.handle.net/2152/2112)

Woods, W.A. (1970). Transition network grammars for natural language analysis, Communications of the ACM 13:10 (Oct. 1970), pp. 591-606

ไวยากรณ์โครงสร้างวลีเน้นส่วนหลัก

ไวยากรณ์โครงสร้างวลีเน้นส่วนหลัก (Head Driven Phrase Structure Grammar HPSG)  เริ่มจากงานของโพลลาร์ดและแซก (Pollard and Sag) ในปีค.ศ.1987 ในหนังสือ Information-based Syntax and Semantics  ซึ่งต่อมาปีค.ศ.1994 มีหนังสือ Head-Driven Phrase Structure Grammar (Pollard and Sag 1994) และมีหนังสือ Syntactic Theory: A Formal Introduction (Sag and Wasow 1999)   Carl Pollard (1947-ปัจจุบัน) สอนภาษาศาสตร์อยู่ที่มหาวิทยาลัยรัฐโอไฮโอ (Ohio-State University)  ส่วนไอวาน แซก (Ivan Sag, ค.ศ.1949-2013) และโทมัส วาซอว์ (Thomas Wasow, ค.ศ.1945-ปัจจุบัน) สอนภาษาศาสตร์อยู่ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด ทั้งสองมหาวิทยาลัยจึงเป็นศูนย์กลางการศึกษาทฤษฎีนี้

HPSG จัดเป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนประเภทหนึ่ง   เป็นงานที่ได้รับอิทธิพลจากงานสองส่วน ส่วนแรกคือ Generalized Phrase Structure Grammar (Gazdar et al. 1985)  เพราะแซกเป็นหนึ่งในผู้เขียนหนังสือ GPSG ซึ่งเสนอแนวคิดไวยากรณ์ที่ไม่จำเป็นต้องมีกฎปริวรรต  ส่วนที่สองมาจากงานวิทยานิพนธ์ของโพลลาร์ดในความดูแลของแซกและวาซอว์ในปีค.ศ. 1984 เรื่อง Head Grammar    ในช่วงทศวรรษที่ 1980 นั้น มีไวยากรณ์ทางเลือกเกิดขึ้นจำนวนมาก เช่น Lexical Functional Grammar (Bresnan 1982), Categorial Grammar (Ades and Steedman 1982) HPSG ก็ได้รับแนวคิดจากไวยากรณ์เหล่านี้รวมถึงไวยากรณ์กำกับและผูกยึดด้วย   ด้วยความที่ HPSG มีลักษณะที่เป็นไวยากรณ์เน้นรูปนัย (formalism) มาก และแซกได้ร่วมในโครงการประมวลผลภาษาธรรมชาติของห้องแล็ป Hewlett-Packard โดยใช้แนวคิดของ GPSG ในช่วงปี 1980  HPSG จึงเป็นไวยากรณ์ที่ใช้ในงานทางภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ค่อนข้างมาก[13]  เป็นไวยากรณ์ที่เน้นที่คำ (lexicalist)  คำจะมีข้อมูลต่าง ๆ

แนวคิดพื้นฐาน

HPSG อาศัยการใช้รูปแทนที่เป็นแบบเน้นรูปนัย (formalism) ของโครงสร้างลักษณ์ (feature structure) ของคำและวลี  และข้อบังคับ (constraint) ต่าง ๆ ซึ่งประกอบด้วย  การมีคลังคำศัพท์ (lexicon) สำหรับคำพื้นฐาน  การมีกฎการแปลงคำ (lexical rule) สำหรับสร้างคำเพิ่มเติม การมี immediate dominance สำหรับการสร้างโครงสร้าง  การมี linear precedence สำหรับการจัดลำดับหน่วยประกอบ  และการมี grammatical principle สำหรับอธิบายลักษณะร่วม (generalization) ทางภาษา  ไม่มีการใช้กฎปริวรรต  ไม่มีการย้ายที่และเหลือรอยคำไว้แต่ใช้หลักของการแชร์โครงสร้าง (structure sharing)  โครงสร้างมีโครงสร้างเดียวตามที่ปรากฏและเป็นรูปแทนทางเสียง วากยสัมพันธ์ และความหมายไปพร้อมกัน

HPSG ยึดแนวทางสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้อธิบายภาษา เพราะมองว่าเป็นเรื่องที่เหมาะสม  เหมือนกับที่นักฟิสิกส์ก็ต้องอาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่ออธิบายปรากฏการณ์ต่าง ๆ เช่น ตำแหน่งและการเคลื่อนที่ของดวงดาวสามารถอธิบายผ่านแบบจำลองทางทฤษฎีในรูปของเว็กเตอร์แสดงความสัมพันธ์ต่าง ๆ   แน่นอนว่าแบบจำลองที่เสนอไม่ใช่สิ่งเดียวกับเทหวัตถุที่อธิบาย แต่แบบจำลองช่วยให้เราสามารถทำนายได้ว่าเทหวัตถุนั้นจะมีพฤติกรรมเช่นไร   ในทำนองเดียวกัน HPSG ใช้ feature logic เป็นพื้นฐานสร้างแบบจำลองทางทฤษฎี (model-theoretic interpretation)  และทฤษฎีภาษาศาสตร์ก็ควรมีลักษณะที่สามารถต่อเติมและเชื่อมต่อ (incremental and integrated) กับแบบจำลองส่วนอื่นที่เป็นเรื่องความรู้ทางโลกได้  (เพราะมีตัวอย่างชัดเจนว่าการเข้าใจความหมายประโยคหนึ่ง ๆ นั้นต้องอาศัยความรู้ทางโลกช่วยด้วย เช่น The sheep that was sleeping in the pen stood up ความรู้ทางโลกทำให้เรารู้ว่าแกะไม่สามารถนอนในปากกาได้ pen จึงต้องหมายถึงคอกของเล่น)  ซึ่งทำให้ได้ภาพการประมวลผลภาษาที่เหมาะสมได้   ความรู้เรื่องการประมวลผลภาษาของมนุษย์ทั้งในแง่ของการสร้างและการรับรู้ก็จะมีส่วนช่วยให้สร้างแบบจำลองทฤษฎีภาษาศาสตร์ได้ดีขึ้น  แต่ในระหว่างที่ยังไม่มีข้อสรุปที่ชัดเจน  จึงควรทำให้ทฤษฎีภาษาศาสตร์มีลักษณะที่เป็นกลาง ๆ ใช้อธิบายได้ทั้งในด้านการสร้าง (production) และการรับรู้ (comprehension) ซึ่ง HPSG เป็นแบบจำลองที่มีลักษณะเช่นนี้ โดยใช้การกำหนดข้อบังคับ (constraint) เป็นหลัก  ไม่เหมือนแบบจำลองไวยากรณ์ปริวรรตที่เห็นได้ว่าใช้อธิบายในแง่มุมการสร้างมากกว่า เพราะเราคงไม่สามารถมองในเชิงการรับรู้โดยใช้กฎปริวรรตแบบย้อนกลับได้

HPSG มองภาษาเป็นระบบของสัญญะ (system of sign) โดยที่สัญญะเป็นโครงสร้างของข้อมูลทางเสียง วากยสัมพันธ์ ความหมาย ปริจเฉท และโครงสร้างวลี  แต่ในขณะนี้ให้มีเพียง  PHON และ SYNSEMAN เป็นลักษณ์ของสัญญะ   ซึ่งแต่ละลักษณ์มีค่าเป็นโครงสร้างลักษณ์ต่อไปเรื่อย ๆ ได้  ดังตัวอย่างรูป (คำว่า she)  ซึ่งนอกจากจะเขียนเป็นกราฟมีทิศทาง (direct graph) ก็สามารถเขียนในรูปของเมทริกซ์ (attribute-value matrix หรือ AVM) ได้  ซึ่งไม่ว่าจะเป็นหน่วยที่เป็นคำหรือวลีก็เขียนเป็น AVM นี้ได้หมด  ดังที่แสดงเปรียบเทียบให้เห็นในรูปด้านล่างที่จะเขียนเป็นกราฟมีทิศทางหรือเป็นเมทริกซ์ก็ได้

Pollard and Sag (1994: 17)

Pollard and Sag (1994: 20)

HPSG มองไวยากรณ์สากลต่างไปจาก GB  คือไม่ได้มองแบบ GB ที่หาพารามิเตอร์ที่เป็นสากลแต่ความต่างของแต่ละภาษาเป็นเรื่องของการตั้งค่าในพารามิเตอร์นั้น   แต่ HPSG มองว่ามีหลักการส่วนที่เป็นสากล และก็มีหลักการบางส่วนที่เป็นเรื่องเฉพาะภาษา  หลักการที่เป็นสากล เช่น Head Feature Principle, Subcategorization Principle   ประโยคที่ถูกไวยากรณ์คือประโยคที่เป็นไปตามหลักการที่มีทั้งหมดในไวยากรณ์นั้น

คำและโครงสร้างลักษณ์

คำแสดงด้วยโครงสร้างลักษณ์ในรูปแบบของ AVM (Attribute-Value Matrix) เหมือนใน LFG  ดังตัวอย่างคำว่า put ข้างล่าง  เครื่องหมายกรอบแสดงโครงสร้างลักษณ์  ในลักษณ์ประกอบด้วยชื่อลักษณ์กับค่าที่กำหนด   ซึ่งค่าของลักษณ์อาจเป็นค่าเดี่ยวหรือเป็นโครงสร้างลักษณ์ก็ได้   PHON เป็นสัทลักษณ์  SYNSEM เป็นวากยอรรถลักษณ์   SYNSEM ประกอบด้วย LOCAL  และ LOCAL ประกอบด้วย 2 ลักษณ์ คือ CATEGORY และ CONTENT  ภายใน CATEGORY ประกอบด้วย 2 ลักษณ์ HEAD และ VALENCE  เป็นต้น   HEAD เป็นลักษณ์บอกหน่วยหลัก  VALENCE เป็นลักษณ์ที่บอกหน่วยพึ่งพา[14]  ในตัวอย่างนี้ คำกริยา put เป็นหน่วยหลักมีหน่วยพึ่งพาเป็น SUBJ (ซึ่งเป็น NP)  และ COMPS (ซึ่งมี NP และ PP)  ส่วนลักษณ์ CONTENT บอกความสัมพันธ์ทางความหมายว่าคำ put นี้ หน่วยที่เป็น SUBJ หรือ NP1 จะเป็นผู้วาง   NP2 เป็นสิ่งที่ถูกวาง  PP3 เป็นตำแหน่งที่วาง  สังเกตได้จากการอ้างอิงหมายเลขเดียวกัน

Levine and Meurers (2006)

คลังคำประกอบด้วยรายคำ (lexical entry) ต่าง ๆ  ไม่มีการจัดลำดับใด ๆ  แต่ลักษณะร่วม (generalization) สามารถแสดงด้วยกฎการแปลงคำ (lexical rule) และการจัดลำดับชั้นคำ (hierarchical classification)  การจัดลำดับชั้นคำเป็นการจัดความสัมพันธ์ระหว่างคำเป็นหมวดหมู่  ทำให้กำหนดข้อบังคับไว้กับหน่วยบนแล้วให้ถ่ายทอด (inherit) ข้อบังคับนั้นไปใช้กับคำล่าง ๆ ได้  ทำให้ลดความซ้ำซ้อนทางแนวดิ่ง (vertical redundancy) ได้   ส่วนกฎการแปลงคำ (lexical rule) ที่ใช้เติมหน่วยคำพหูพจน์ (plural morpheme) ทำให้ลดความซ้ำซ้อนในแนวนอน (horizontal redundancy) ไม่ต้องเก็บคำพหูพจน์ในคลังคำศัพท์ (lexicon) และทำให้เห็นลักษณะร่วม (generalization) ในภาษา (ระหว่างคำเอกพจน์ พหูพจน์)  หรือในตัวอย่างข้างล่าง  เป็นการสร้างกริยา passive จากกริยาปกติขึ้นมา  ก็ช่วยลดความซ้ำซ้อนในแนวนอน เพราะทำให้ไม่จำเป็นต้องมีคำมากเกินจำเป็น แต่ ใช้กฎสร้างคำใหม่ที่สัมพันธ์กับคำเดิมได้  และทำให้เห็นลักษณะร่วมที่เกิดขึ้นด้วย

การสร้างวลี

วลีเป็นโครงสร้างต้นไม้ที่ได้จาก AVM ของคำต่าง ๆ ประกอบกันขึ้นมา  (ความจริง วลีก็แสดงเป็น AVM  โดยมีลักษณ์ (feature) DTRS (Daughters) กำหนดองค์ประกอบของวลีนั้น  แต่เขียนเป็นโครงสร้างต้นไม้เพื่อให้เข้าใจง่ายขึ้นตามความเข้าใจแบบที่คุ้นเคยกัน) ในตัวอย่างข้างล่างเป็นประโยค John put a book on the table  จะเห็นว่า subcategorization ที่กริยา put ต้องการ มี NP subject ซึ่งตรงกับค่าของ [4] และต้องการ NP PP เป็นหน่วยเติมเต็ม (complement) ซึ่งตรงกับค่าของ [5] และ [6]  Valence Principle คือการเติมสิ่งที่แต่ละหน่วยต้องการให้ครบ   V เป็นหน่วยหลักของ VP   HEAD ของ VP จึงมีค่าเดียวกับ HEAD ของ V ซึ่งคือ [7]

Levine and Meurers (2006)

โครงสร้างที่สร้างสะท้อนความสัมพันธ์แบบ head-complement และ head-subject ในลักษณะเดียวกับ X-bar theory ใน HPSG เรียกว่าเป็น immediate dominance principle  โดย Head-Subject เป็นเหมือน specifier กับ X-bar  และ Head-Complement เป็นเหมือน X กับ complement  ใน X-bar theory  และนอกจากความสัมพันธ์กับ Head 2 แบบ ที่กล่าวมายังมี  Head-Adjunct, Head-Filler, Head-Maker, และ Head-Subject-Complement   (DTRS หรือ Daughters ใช้บอกหน่วย (constituent) ที่จะประกอบกันเป็นวลีนั้น  เช่น ในหน่วยสร้าง Head-Subject DTRS จะประกอบด้วยส่วนที่เป็น HEAD-DTR และส่วนที่เป็น SUBJ-DTR)

Levine and Meurers (2006)

ส่วนการพิจารณาว่า หน่วยไหนเป็น head เกี่ยวข้องกับเรื่องของ Head Feature Principle ที่กำหนดให้ head ของวลี(โหนดแม่) และ head ของโหนดลูก (head-daughter) มีค่าเดียวกัน

Levine and Meurers (2006)

และเมื่อไม่มีการย้ายที่คำ  ไม่มีโครงสร้างหลายโครงสร้าง  กรณีของประโยคที่ประธานในอนุพากย์ซ้อน (embedding) ต้องเป็นประธานในอนุพากย์หลัก (main clause) ด้วยก็ไม่สามารถอธิบายด้วยกฎแบบ raising subject ได้   ต้องกำหนดการเป็นประธานตัวเดียวกันไว้ในกริยานั้นเลย  เช่น ในตัวอย่าง AVM ของกริยา seem ซึ่งเป็นกริยาประเภท subject raising  จะเห็น SUBJ ของ seem เป็น [1] ซึ่งเป็นตัวเดียวกับ SUBJ ของ head verb ที่เป็นหน่วยเติมเต็มของ seem (เห็นจากการอ้างถึง [1] เหมือนกัน)

Levine and Meurers (2006)

กรณีบนยังจัดว่าเป็นการพึ่งพาแบบใกล้หรือภายใน (local dependency)  แต่กรณีการย้ายที่ไปตำแหน่งไกลเกินกว่าจะอ้างแบบนี้  เช่น  กรณี wh-movement  หรือที่เรียกว่าการพึ่งพาแบบไกลหรือภายนอก (long-distance dependency หรือ non-local dependency) นั้นใน HPSG แก้ปัญหาโดยมี SLASH feature แทนสิ่งที่หายไปในตำแหน่ง LOC นั้น  และสามารถถ่ายทอด (inherit) SLASH ขึ้นไปจนไปถึงตำแหน่งที่จะพบคำนั้น  เช่น  ตัวอย่างสมมติในรูปที่ 8 ที่ SLASH feature ในประโยคล่างจะถ่ายทอด (inherit) ขึ้นไปจนกระทั่งพบว่า XP [1] สามารถเติมเต็มสิ่งที่หายไปได้   รูปที่ 10 เป็นตัวอย่างประโยคคำถามที่แสดงถึงการใช้ SLASH feature นี้   SLASH feature ใน NP ล่างสุดจะถ่ายทอดไปเรื่อย ๆ จนถึง VP บน  ซึ่งจะพบ NP what นั้น

Levine and Meurers (2006)

การซ้อนรวม

กระบวนการที่ใช้ใน HPSG เพื่อตรวจสอบลักษณ์ต่าง ๆ ในคำหรือวลีคือกระบวนการที่เรียกว่าการซ้อนรวม (unification)   กระบวนการนี้ เทียบได้กับการตรวจสอบลักษณ์ (check feature) ที่มีการกล่าวถึงในมินิมัลลิสต์โปรแกรม  ตัวอย่างข้างล่าง (6) และ (7) สามารถซ้อนรวมกันได้เป็น (8)  แต่ (9) กับ (10) ไม่สามารถซ้อนรวมกันได้เพราะลักษณ์เดียวกันมีค่าที่ขัดแย้งกัน

การซ้อนรวมเป็นกระบวนการทำให้ตรวจสอบ agreement ในประโยคได้  เพราะเมื่อค่าในลักษณ์ NUM ในตำแหน่งประธานไม่ตรงกับค่าในลักษณ์ NUM ใน head ของกริยาวลี  ประโยคนั้นก็จะใช้ไม่ได้  การซ้อนรวมเป็นกลไกที่ใช้เวลาที่รวมคำเป็นวลีที่ใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ  แล้วลักษณ์ของคำลูกที่เป็นคำหลักก็จะถ่ายทอด ขึ้นไปให้กับคำแม่

สรุป

HPSG เป็นไวยากรณ์เพิ่มพูนและมีลักษณะที่เป็นรูปนัย (formalism) สูง  เป็นไวยากรณ์แบบ constraint-based และเน้นศัพทนิยม (lexicalist)   มีลักษณะคล้ายไวยากรณ์พึ่งพาที่เน้นส่วนหลัก (head-driven)  มีกลไกขั้นตอนการประมวลผลโดยอาศัยลักษณ์ (feature) ในลักษณะที่เป็น attribute-value matrix ซึ่งสามารถซ้อนรวม (unified) และรับทอด (inherit) ได้   จึงเป็นไวยากรณ์ที่ถูกนำมาใช้กับงานคอมพิวเตอร์มาก  ทั้งหมดที่กล่าวมาเป็นเพียงแนวคิดพื้นฐานในไวยากรณ์นี้   ในรายละเอียด ไวยากรณ์นี้ก็ต้องสามารถอธิบายปรากฏการณ์ต่าง ๆ ที่ทฤษฎีไวยากรณ์อื่น ๆ กล่าวถึงได้ เช่น เรื่องการผูกยึด (binding) ของนามประเภทต่าง ๆ  (Sag and Wasow 1999) เรื่องการจัดโครงสร้างกริยาเรียง (Nutchanart 2002) ซึ่งผู้สนใจสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้  ในปัจจุบันก็มีแนวคิดที่นำเอาเรื่องไวยากรณ์อิงความน่าจะเป็นมาใช้กับ HPSG  โดยมีชื่อเรียกต่าง ๆ เช่น HPSG-DOP, probabilistic HPSG, stochastic HPSG นอกจากนี้ งาน HPSG ยังผนวกรวมแนวคิดของไวยากรณ์หน่วยสร้าง (Construction Grammar) ของกลุ่มฟิลมอร์และเคย์  ออกมาเป็นหนังสือเรื่อง Sign-Based Construction Grammar (Boad and Sag, 2012)

หมายเหตุ

การเขียนรูปแทนที่ใช้ใน HPSG นักภาษาศาสตร์มักจะนิยมเขียนเป็น AVM ซึ่งดูง่ายสำหับนักภาษาศาสตร์   แต่ยังสามารถเขียนในรูปแบบที่คล้ายสูตรคณิตศาสตร์  หรือเป็นกราฟแบบ directed acyclic graph ด้วย  ตัวอย่างข้างล่างแสดงการเขียนสิ่งเดียวกันในสามรูปแบบที่ว่านี้  โดยสองแบบหลังเป็นรูปแบบที่ใช้กันในทางคอมพิวเตอร์

HPSG กับภาษาไทย

งานที่ใช้ HPSG วิเคราะห์ภาษาไทยแม้จะมีไม่มาก แต่ก็นับว่ามากกว่าที่ใช้ LFG  งานของ Prapa Sookgasem (1989) ใช้ HPSG วิเคราะห์ post verbal subject  ส่วน Nuttanart Muansuwan (2002) ทำวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกเรื่อง Verb complexes in Thai โดยวิเคราะห์ด้วย HPSG  นอกจากงานนี้แล้ว  ยังพบงานด้านภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่ใช้ HPSG กับภาษาไทยในการพัฒนาระบบการแปลภาษา เช่น วิทยานิพนธ์ปริญญาเอกของ Kanlaya Naruedomkul (2000). และบทความวิจัย Naruedomkul and Cercone (2002), Chitwirat et al. (2008)

อ้างอิง

A Basic Overview of HPSG (http://emsah.uq.edu.au/linguistics/Working%20Papers/ananda_ling/HPSG_Summary.htm)

Boas, Hans, and Iavn A. Sag (eds.) (2012) Sign-Based Construction Grammar (CSLI Lecture Note 193, Oct. 2012)

Chitwirat, P., N. Facundes, B. Sirinaovakul. (2008). English-thai machine translation in a lexicalist grammar. In International Symposium on Communications and Information Technologies, ISCIT 2008, 171-174.

Flickinger, Dan, Carl Pollard, and Tom Wasow (2020) The Evolution of HPSG (draft) (https://hpsg.hu-berlin.de/Projects/HPSG-handbook/PDFs/evolution.pdf)

Gazdar, Gerald; Ewan H. Klein; Geoffrey K. Pullum; Ivan A. Sag (1985). Generalized Phrase Structure Grammar. Oxford: Blackwell, and Cambridge, MA: Harvard University Press.

HPSG Website: Ohio (http://www.ling.ohio-state.edu/research/hpsg/)

HPSG Website: Stanford (http://hpsg.stanford.edu/index.html)

Head-Driven Phrase Structure Grammar: The handbook (https://hpsg.hu-berlin.de/Projects/HPSG-handbook/)

Levine, Robert D.  and Detmar Meurers. (2005). Head-Driven Phrase Structure Grammar: Linguistic Approach, Formal Foundations, and Computational Realization In Keith Brown (Ed.): Encyclopedia of Language and Linguistics, Second Edition. Oxford: Elsevier.

Muansuwan, Nuttanart. (2002). Verb Complexes in Thai. Ph.D. Dissertation, University at Buffalo, The State University of New York (https://arts-sciences.buffalo.edu/content/dam/arts-sciences/linguistics/AlumniDissertations/Muansuwan%20dissertation.pdf)

Naruedomkul, K.,  Cercone, N.  (2002).  Generate and repair machine translation. In  Computational Intelligence, Volume 18, Issue 3, August 2002, 254-269.

Naruedomkul, Kanlaya. (2000). Generate and repair machine translation. Ph.D.Dissertation, U. of Regina, Canada.

Pollard, Carl J. and Ivan A. Sag. (1994). Head-Driven Phrase Structure Grammar. Chicago: University of Chicago Press. [http://lingo.stanford.edu/sag/papers/PS94-ch1.pdf]

Sag, Ivan A. and Thomas Wasow. (1999). Syntactic Theory: A Formal Introduction. Stanford: Center for the Study of Language and Information.

Sookgasem, Prapa. (1989). Postverbal Subject in Thai. in  Coyote Papers: Working Papers in Linguistics from A-Z, Unification Based Approaches to Natural Languages [http://hdl.handle.net/10150/226571]

ไวยากรณ์ปทารถะ

ไวยากรณ์ปทารถะ (Categorial Grammar) หรือ CG เป็นไวยากรณ์รูปนัยแนวศัพทนิยม (lexicalized grammar formalism) ที่เก่าที่สุดอันหนึ่ง   รูปทางไวยากรณ์ (grammatical expression) นำเสนอมาเพื่อใช้อธิบายวากยสัมพันธ์และอรรถศาสตร์ของภาษาทั้งที่เป็นภาษามนุษย์และภาษาเชิงตรรกะหรือคณิตศาสตร์  นำเสนอเริ่มแรกโดยไอดูเควอิกซ์ (Ajdukiewicz, 1935) เป็นไวยากรณ์แนวศัพทนิยมเพราะข้อมูลทางวากยสัมพันธ์นั้นอยู่ในตัวคำ  แสดงในรูปที่เป็นฟังก์ชั่นและอาร์กิวเมนต์  หน่วยทางไวยากรณ์จะสัมพันธ์กับสิ่งที่เรียกว่าประเภท (type หรือ category) ซึ่งใช้กำหนดความสามารถในการรวมกับหน่วยประกอบอื่น ๆ

CG ถูกมองว่ามีพลังเทียบเท่าแบบอ่อน (weak equivalence) กับไวยากรณ์โครงสร้างวลี   จึงทำให้ไม่เป็นที่สนใจนักในช่วงทศวรรษที่ 1960s  แต่เริ่มกลับมาที่เป็นที่สนใจมากขึ้นในช่วงทศวรรษ 1970 เพราะในช่วงนั้นริชาร์ด มอนติกิว (Richard Montague, 1974) ได้นำเสนออรรถศาสตร์แบบ type-driven semantics ซึ่งสอดคล้องกับลักษณะของ CG ที่มองการเชื่อมโยงวากยสัมพันธ์และอรรถศาสตร์ด้วย type   และอีกเหตุผลหนึ่งคือในช่วงนั้นไวยากรณ์ปริวรรตถูกโจมตีอย่างมากว่ามีพลังอำนาจมากเกินไป  จึงมีการมองหาไวยากรณ์ทางเลือกอื่น ๆ ที่จะขยายขอบเขตความสามารถของไวยากรณ์ไม่พึ่งบริบท (context free grammar) ได้มาแทน  ซึ่งเป็นที่มาของไวยากรณ์ทั้งหลายที่กล่าวมาแล้ว เช่น ไวยากรณ์ศัพทการก (Lexical Functional Grammar, 1982), ไวยากรณ์โครงสร้างวลีเน้นส่วนหลัก (Head-driven Phrase Structure Grammar, 1994) ตลอดจนไวยากรณ์ต้นไม้ติดกัน (Tree Adjoining Grammar) ที่เสนอโดยโจชิ (Joshi, 1988)  ไวยากรณ์เหล่านี้มีลักษณะร่วมกับ CG คือมีลักษณะตามแบบไวยากรณ์ผูกยึด (binding theory) คือตัวคำเป็นตัวกำหนดขอบเขต local domain ซึ่งใช้อธิบายเรื่องต่าง ๆ ในไวยากรณ์เหล่านั้น   แต่ส่วนที่แต่ละไวยากรณ์มีความต่างกันชัดเจน คือ วิธีการอธิบาย unbound dependency ซึ่ง GB อธิบายด้วยกลไลการย้ายที่  HPSG ใช้ SLASH feature ดังที่กล่าวมาแล้ว

ชื่อไวยากรณ์ปทารถะ (Categorial Grammar) เป็นชื่อที่ครอบคลุมไวยากรณ์รูปนัยกลุ่มหนึ่งซึ่งแยกเป็นสองกลุ่มย่อย type-logical กับ combinatory  กลุ่มแรกนำโดยแลมเบ็ก (Lambek)  มีวิธีการเขียนโดยใช้สัญกรณ์ (notation) ที่ต่างไปจาก combinatory ซึ่งนำโดยสตีดแมน (Steedman)  ในไวยากรณ์ปทารถะ (Categorial Grammar) คำแต่ละคำจะมี type หรือ category ที่กำหนดว่าจะสามารถประกอบกับหน่วยใดได้และเกิดเป็นหน่วยที่ใหญ่ขึ้นคืออะไร เช่น see เป็นคำมองได้ว่าถ้ามีหน่วยที่เป็นนามวลีมาประกอบทางขวาจะได้หน่วยใหม่ที่เมื่อประกอบกับนามวลีอีกตัวทางซ้ายจะได้หน่วยประโยคขึ้น see := (S\NP)/NP

สตีดแมน[15]ว่าวิธีการเขียนแบบไวยากรณ์สนธิปทารถะ (Combinatory Categorial Grammar  หรือ CCG) เป็นที่เข้าใจได้ง่ายและชัดเจนกว่า  เช่น  ถ้าเขียนแบบ CCG  เราจะเห็นว่า (C/D)\(A/B) กับ  (C\D)/(A\B) มีประเภททางความหมาย (semantic type) เหมือนกันคือ C  ในขณะที่การเขียนแบบ CG ที่ใช้เขียนสิ่งเดียวกันจะเป็น (a/b)\(c/d) กับ  (d\c)/(b\a)  ซึ่งมองได้ยากกว่าว่าสองอันนี้มีประเภททางความหมาย (semantic type) เดียวกันคือ c

ในสัญกรณ์แบบแลมเบ็ก (Lambek notation)  ทิศทางกำหนดโดยเครื่องหมาย slash  คือ / บอกว่าต้องการอาร์กิวเมนต์ทางขวา   \ บอกว่าต้องการอาร์กิวเมนต์ทางซ้าย  โดยที่อาร์กิวเมนต์ขวาจะเขียนทางขวาของ \ และอาร์กิวเมนต์ซ้ายเขียนทางซ้ายของ \ เช่น  เห็น :=  (np\s)/np  หมายความว่า กริยานี้ต้องการ np ทางขวาเพื่อเป็น np\s  และ np\s จะบอกต่อว่าต้องการ np อีกตัวทางซ้ายเพื่อจะเป็น s ได้   ต่างจากวิธีการเขียนแบบ CCG ที่จะเขียน เห็น := (S\NP)/NP  คือใช้เพียงแค่ทิศทางของ slash ในการกำหนดทิศทาง  แต่อาร์กิวเมนต์จะไว้ทางขวาของ slash เสมอ  คือ กริยานี้ต้องการ NP ทางขวาเพื่อเป็น S\NP  และ S\NP ก็หมายความว่าต้องการ NP อีกตัวทางซ้ายจึงจะเป็น S ได้   ด้วยเหตุนี้  (C/D)(A/B) กับ (C\D)/((A\B) จึงดูเข้าใจง่ายกว่าว่าผลสุดท้ายนำไปสู่การเป็น C เหมือนกัน  ในขณะที่ถ้าเขียนแบบแลมเบ็ก คือ (a/b)\(c/d) กับ  (d\c)/(b\a) จะมองเห็นยากกว่าว่านำไปสู่ c เหมือนกัน  ในที่นี้จึงนำเสนอการเขียนแบบ CCG เป็นหลัก

วิธีการเขียนแบบ CCG  อย่าง see := (S\NP)/NP จึงเทียบได้กับการเขียนกฎโครงสร้างแบบ PS Rule

S -> NP VP

VP -> V NP

V -> see

ใน CCG มีหน่วยประกอบ (constituent) 2 แบบ คือ primitive category กับ function   primitive category ได้แก่ N, NP, PP, S, ...  ส่วน function คือหน่วยที่จะระบุ type ของผลลัพธ์กับอาร์กิวเมนต์ ซึ่งอาร์กิวเมนต์จะเป็น primitive หรือ function ก็ได้  เช่น  proved := (S\NP)/NP  บอกว่ากริยาสกรรมเป็น function และบอกว่า type กับตำแหน่งของอาร์กิวเมนต์ภายในคืออะไร ในตัวอย่างนี้  คือให้มองหา NP ทางขวาก่อนแล้วมองหา NP ทางซ้าย และผลลัพธ์สุดท้ายได้เป็น type S

การที่ functor จะประกอบกับอาร์กิวเมนต์ได้อาศัยกฎที่เรียกว่า functional application rule ที่กำหนดว่า

X/Y  Y  => X [16]

กฎลักษณะนี้ทำให้ได้ผลคล้ายกับการใช้ PS Rule แต่ไม่เหมือนกันทีเดียว  เพราะใน CCG ไม่มีการสร้างโครงสร้างต้นไม้ การประกอบของ functor กับอาร์กิวเมนต์ทำให้เกิดการประมวลผลตามรูปที่แสดงนี้

(Steedman and Baldridge 2011:10)

นอกจากนี้  category ที่ใช้กำกับโหนดใน CCG จะใส่ข้อมูลประเภททางความหมาย (semantic type) ด้วย โดยใช้แลมดาแคลคูลัสดังในตัวอย่างนี้

proved := (S\NP3s)/NP: xy.prove’ xy

กลไก functional application จึงครอบคลุมทั้งการสนธิทางวากยสัมพันธ์และทางความหมายไปพร้อมกัน  ด้วยการเขียนรูปแบบนี้

X/Y:f  Y:a ⇒ X:fa

ซึ่งทำให้การประกอบกันทางวากยสัมพันธ์ส่งต่อไปถึงการตีความทางความหมาย  ดังแสดงในตัวอย่างของ prove’ xy ข้างล่างนี้  ที่ (S\NP3s)/NP: xy.prove’ xy เมื่อสนธิกับ NP: completeness’ ในส่วนวากยสัมพันธ์จะได้ S\NP3s ส่วนความหมาย completeness’ ไปแทนที่ x เหลือเพียง y  จึงได้ y.prove’ completeness’ y  และเมื่อสนธิต่อกับ NP3sm: marcel’  จึงได้เป็น S: prove’ completeness’ marcel’

(Steedman and Baldridge 2011:11)

ไวยากรณ์สนธิปทารถะแสดงให้เห็นว่าวิธีการสนธินี้เป็นวิธีพื้นฐานที่ทำให้ทั้งข้อมูลทางวากยสัมพันธ์และความหมายสอดคล้องกันไปในระหว่างกระบวนการแปลง (derivation)  นอกจากกลไก functional application ที่กล่าวมา  ยังมีกลไกพื้นฐานสองอย่างที่ไวยากรณ์สนธิปทารถะใช้ คือ composition กับ type-raising

กลไก composition ประกอบด้วยกฎ harmonic functional composition สองแบบดังนี้

X/⋄Y:f Y/⋄Z:g ⇒ X/⋄Z:λz.f(gz)                   (>B)

Y\⋄Z:g X\⋄Y:f ⇒ X\⋄Z:λz.f(gz)                   (<B)

กฎนี้ทำให้การสนธิสามารถรวม X/Y เข้ากับ Y/Z  เป็น X/Z  คือรวมเข้าทางขวา  ส่วน Y\Z กับ X\Y  กลายเป็น X\Z  ด้วยการรวมไปทางซ้าย  กฎนี้จะแสดงให้เห็นในการอธิบายโครงสร้าง coordination

ส่วนกลไก type-raising  เป็นกฎ forward type-raising ที่ทำให้คำที่เป็นอาร์กิวเมนต์กลายเป็น function ของ function สำหรับอาร์กิวเมนต์นั้นได้

X : a ⇒ T/i(T\iX) : λf.fa                  (>T)

ตามกฎ forward type-raising นี้  คำที่เป็น X กลายเป็น T/(T\X)  ทำให้สามารถอธิบายกรณีประโยคที่มีอาร์กิวเมนต์ไม่ครบหรือย้ายที่ได้ด้วยกลไกนี้   ตัวอย่างโครงสร้างวากยสัมพันธ์แบบต่าง ๆ และประเด็นปัญหาในการวิเคราะห์ทางไวยากรณ์  ก็สามารถอธิบายได้ด้วยกลไกการสนธิของ primitive category กับ function โดยอาศัยกฎทั้งสามประเภทที่กล่าวมานี้ได้   ตัวอย่างข้างล่างเป็นบางส่วนของคำอธิบายที่ปรากฏใน Steedman and Baldridge (2011)

โครงสร้าง Coordination

Conjunction category   and := (X\X)/X

คำสันธานนี้จะรวม category ซ้ายขวาที่เป็นประเภทเดียวกันเข้าด้วยกัน  ได้ผลลัพธ์เป็นประเภททางวากยวัมพันธ์เดิม  เช่น  รวม (S\NP)/NP กับ (S\NP)/NP  เป็น (S\NP)/NP  ตามตัวอย่างข้างล่างนี้

(Steedman and Baldridge 2011:13)

and := (X\X)/X เมื่อรวมกับ proved := (S\NP)/NP ได้เป็น (S\NP)/NP \ (S\NP)/NP  ซึ่งไปรวมกับกริยา conjectured (S\NP)/NP  ได้เป็น (S\NP)/NP  coordination จึงเป็นการรวมสองอาร์กิวเมนต์ที่เหมือนกันได้เป็นหนึ่งอาร์กิวเมนต์

ในตัวอย่างข้างล่าง นอกจากการสนธิของโครงสร้าง coordination ด้วย functional application ปกติ  เรายังเห็นการใช้กฎ harmonic functional composition ที่ใช้ในการสนธิ might กับ proveตามกฎ harmonic function X/Y: f Y/ Z: g => X/ Z z.f(gz)  (S\NP)/VP สนธิกับ VP/NP เกิดเป็น (S\NP)/NP: xy.might’(prove’ x)y  ซึ่งจะไปสนธิกับคำสันธาน  (X\X)/X ได้เป็น ((S\NP)/NP)\((S\NP)/NP): tv xy.and’ might’(prove’ x)y) (tv xy) และไปสนธิกับกริยาข้างหน้าต่อ  เป็นเช่นนี้ไปเรื่อย ๆ จนครบทั้งประโยค

(Steedman and Baldridge 2011:13)

ประโยคที่มี reflexive form

ประโยคที่มี reflexive form มักถูกอธิบายโดยใช้ทฤษฎีผูกยึด (binding theory) ให้รูปนั้นผูกยึดกับคำอ้างอิงนำในประโยค  ใน CCG กำหนดให้ category ของ reflexive form ผูกยึดกับคำที่เป็น antecedent ทำโดยการกำหนด  function ให้มี y ซึ่งเป็นอาร์กิวเมนต์เดียวกับ anaphor y ของ predicate p ดังนี้

-itself := (S\NP3sn)\LEX ((S\NP3sn)/NP) : λpλy.p(ana′y)y

ในตัวอย่างเมื่อคำ itself  สนธิกับกริยา proved จะได้ (S\NP3sn) เพราะ function ของ proved (S\NPagr)/NP ตรงกับสิ่งที่ itself ต้องการทางซ้าย จึงเหลือ (S\NP3sn)  p ถูกแทนด้วย predicate prove’  เหลือ λy.prove’(ana’y)y ซึ่งจะไปสนธิกับ The fixed-pount theorem ที่ต้องการ (S\NP3sn) เพื่อให้ได้ type S และ fptheorem’ ไปแทนที่ y  ได้เป็น prove’(ana’ fptheorem’)fptheorem’

(Steedman and Baldridge 2011:18)

ประโยค Control

ในประโยคที่มีการผูกยึดประธานของอนุพากย์ซ้อนเข้ากับกรรมของประโยคหลัก (object control) CCG กำหนดให้มี function ของ persuaded ตามตัวอย่างนี้ที่ x เป็นกรรมของ persuade และ y เป็นประธาน  x ถูกผูกยึดเป็นคำเดียวกับ anaphor ในอนุพากย์

persuaded := ((S\NP)/(STO\NP))/NP : λxλpλy.persuade′(p(ana′x))xy

ในตัวอย่างที่ซับซ้อนขึ้นเช่นมีการใช้ reflexive form ในอนุพากย์ย่อยในตัวอย่างประโยค I persuaded Marcel to bath himself เมื่อผ่านกระบวนการสนธิทั้งหมดจะได้ผลลัพธ์สุดท้ายเป็น Type S และตรรกรูปตามตัวอย่างนี้

S : persuade′(bathe′(ana′(ana′marcel′))(ana′marcel′))marcel′me′

ในกรณีประโยค object control ที่มี heavy NP shift ด้วย เช่น I persuaded to take a bath my very heavy friends. ที่ my very heavy friend เป็นนามวลีที่ซับซ้อนจึงถูกย้ายไปท้ายประโยคแทน ก็สามารถอธิบายกลไกการสนธิได้ตามที่แสดงข้างล่างนี้

(Steedman and Baldridge 2011:22)

กรณีประโยคที่เป็น subject control ก็อธิบายได้โดยใช้ function ของคำกริยากลุ่มนี้ ดังแสดงในคำ want (I wanted to take a bath) หรือ promise (I promised Marcel to take a bath) ตามนี้

wanted := (S\NP)/(STO\NP) : λpλy.want′(p(ana′y))y

promised := ((S\NP)/(STO\NP))/⋄NP : λxλpλy.promise′(py)xy

ประโยค wh-word

กรณีประโยคที่มีการย้ายที่คำ เช่น ประโยคที่มี wh-word  ใน CCG  อธิบายด้วยการใช้กฎ  forward type-raising (>T) และ harmonic functional composition (>B) ตามตัวอย่างข้างล่างนี้  Dexter, Warren เดิมเป็น NP ก็จะเป็น S/(S\NP) เมื่อสนธิ Dexter thinks that Warren likes ก็จะได้ S/NP คือยังขาด NP ทางซ้าย  เมื่อสนธิ whom ซึ่งเป็น (N\N)/(S/NP)  ก็จะได้ N\N  และไปสนธิต่อกับ a woman ทางซ้ายได้

(Steedman 1999:3)

บทสรุป

ไวยากรณ์สนธิปทารถะเป็นไวยากรณ์รูปนัยที่มองกระบวนการทางวากยสัมพันธ์และความหมายไปพร้อมกันด้วยกระบวนการสนธิ (combinatory) ซึ่งเป็นจุดเด่นของไวยากรณ์นี้  ข้อมูลทุกอย่างถูกกำหนดในคำศัพท์จึงเป็นไวยากรณ์แนวศัพทนิยมตามแบบที่นิยมใช้กัน  สำหรับคนที่ไม่คุ้นเคยกับสัญกรณ์ที่ใช้ อาจรู้สึกแปลกตาและเข้าใจยาก  แต่หากมองเป็นกระบวนการทางการแปลง (derivation) จะเห็นความเรียบง่ายของไวยากรณ์โดยเฉพาะการใช้แลมดาแคลคูลัสของอรรถศาสตร์รูปนัย (formal semantics)  ซึ่งการสนธินี้หากจะมองว่าเป็นกลไกที่คล้ายกับการผสาน (merage) ของมินิมัลลิสต์โปรแกรม  ไวยากรณ์นี้เป็นอีกไวยากรณ์หนึ่งที่มักใช้กันในกลุ่มที่ทำงานด้านภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์  ผลงานต่อเนื่องของมาร์ค สตีดแมน ทำให้เขาได้รับรางวัล ACL Lifetime Achievement Award ในปีค.ศ.2018  ในการบรรยายของเขาก็จะกล่าวถึงงาน CCG ปัจจุบันที่ผนวกเรื่องความน่าจะเป็นเข้าไว้ในไวยากรณ์ด้วย

ACL Lifetime Achievement Award 2018:

Mark Steedman ( https://vimeo.com/288152682)

ไวยากรณ์ปทารถะกับภาษาไทย

ด้วยเหตุที่เป็นไวยากรณ์ที่ใกล้เคียงกับอรรถศาสตร์รูปนัย (formal semantics) งานภาษาไทยที่ใช้ไวยากรณ์นี้จึงมักพบในงานด้านภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์มากกว่าภาษาศาสตร์ทั่วไป  เป็นงานด้านการสร้างทรัพยากรภาษาไทยตามแนวคิดทฤษฎีนี้ เช่น Ruangrajitpakorn et al. (2009), Rishøj et al. (2011) หรืองานที่นำไปใช้ประยุกต์กับการประมวลผลภาษา เช่น งาน Supnithi et al. (2010), Ruangrajitpakorn and Supnithi (2010)

อ้างอิง

Rishøj, C., Ruangrajitpakorn, T., Boonkwan, P., & Supnithi, T. (2011). Automatic Transformation of the Thai Categorial Grammar Treebank to Dependency Trees. In Proceedings of the 5th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP) Association for Computational Linguistics.

Ruangrajitpakorn, T., Trakultaweekoon, K., & Supnithi, T. (2009). A Syntactic Resource for Thai: CG Treebank. ALR7@IJCNLP.

Ruangrajitpakorn, Taneth and Supnithi, Thepchai. (2010). A Current Status of Thai Categorial Grammars and Their Applications. Proceedings of the 8th Workshop on Asian Language Resources, pages 161–168.

Steedman, Mark and Baldridge, Jason.  2011. Combinatory Categorial Grammar. Combinatory Categorial Grammar. In R. Borsley and K. Borjars (eds.) Non-Transformational Syntax, Blackwell. (http://lingo.stanford.edu/sag/L222B/papers/Steedman.pdf)

Steedman, Mark. 1993. Categorial Grammar in Lingua 90(1993)  221-258

Steedman, Mark. (1999) Categorial Grammar. in A short encyclopedia entry for MIT Encyclopedia of Cognitive Sciences, R. Wilson and F. Keil (eds.)

Supnithi, T., Onman, C., Porkaew, P., Ruangrajitpakorn, T., Trakultaweekoon, K., & Kawtrakul, A.  (2010). A Supervised Learning based Chunking in Thai using Categorial Grammar. Proceedings of the 8th Workshop on Asian Language Resources, pages 129–136.

ทฤษฎีอุตมผล

ทฤษฎีอุตมผล (Optimality Theory - OT) เป็นทฤษฎีที่เสนอโดยอลัน ปรินซ์ (Alan Prince, ค.ศ.1946-ปัจจุบัน)[17] และพอล สโมเลนสกี (Paul Smolensky, ค.ศ.1955-ปัจจุบัน)[18]  ในปีค.ศ.1993 เพื่อใช้ในงานด้านสัทวิทยา  ซึ่งต่อมาได้ขยายมาใช้กับงานวิทยาหน่วยคำโดยจอห์น แมกคาร์ที (John J. McCarthy, ค.ศ.1953-ปัจจุบัน)[19]  และอลัน ปรินซ์ (Alan Prince) ในปีค.ศ.1993   ปัจจุบันมีการขยายไปใช้ทางด้านต่าง ๆ เช่น วากยสัมพันธ์ อรรถศาสตร์  การรับภาษา เป็นต้น  แต่งานที่ OT มีบทบาทเด่นเป็นที่ยอมรับคืองานทางด้านสัทวิทยา  OT นำเสนอทฤษฎีที่เปลี่ยนจากการเน้นความสำคัญที่กฎ (rule-based) มาเป็นการเน้นความสำคัญที่ผลที่ได้ (output-based)  OT มีกำเนิดมาจากงานวิจัยทางด้านเครือข่ายนิวรอล (neural network)  บางคนจึงเรียกว่าเป็นทฤษฎีภาษาศาสตร์แบบ connectionist (ส่วนหนึ่งมาจากความพยายามที่จะได้แบบจำลองที่ใกล้เคียงการประมวลผลของมนุษย์)  แนวคิดส่วนหนึ่งนำมาจากไวยากรณ์ฮาร์โมนิก (Harmonic Grammar) ที่พัฒนาโดยเจอรัลยิ ลูยอนด์ (Géraldine Legendre), โยชิโร มิยาตา (Yoshiro Miyata) และพอล สโมเลนสกี (Paul Smolensky).  OT จัดตัวเองว่าเป็นไวยากรณ์เพิ่มพูน  มีความคิดเรื่องการอธิบายแบบจำลองภาษาที่เป็นรูปนัย (formalism)  มองความต่างระหว่างสิ่งที่เป็นสากลกับที่เป็นเรื่องเฉพาะภาษา แต่ก็มีความแตกต่างจากไวยากรณ์ของชอมสกี ในขณะที่ชอมสกีมองไวยากรณ์สากลว่าเป็นหลักการที่มีร่วมกันและไม่สามารถละเมิดได้  แต่ OT มองว่ามีหลักหรือข้อบังคับที่เป็นสากล  แต่สามารถละเมิดได้  ความต่างระหว่างภาษาเป็นเรื่องการให้ความสำคัญกับข้อบังคับใดมากกว่ากัน

อลัน ปรินซ์จบภาษาศาสตร์จาก MIT เริ่มงานแรกที่ภาควิชาภาษาศาสตร์มหาวิทยาลัยแมสซาซูเซตส์ แอมเฮิรสต์ (University of Massachusetts, Amherst)  ปัจจุบันเป็นอาจารย์สอนภาษาศาสตร์ที่มหาวิทยาลัยรัตเกอร์ (Rutgers University) สโมเลนสกีสำเร็จการศึกษาด้านฟิสิกส์เชิงคณิตศาสตร์ (mathematical physics) จากมหาวิทยาลัยอินเดียนา (Indiana University) ปัจจุบันเป็นอาจารย์สอนทางด้านปริชานศาสตร์ (Cognitive Sciences) ที่มหาวิทยาลัยจอห์นฮอปกินส์ (Johns Hopkins University) และเป็น partner researcher ที่บริษัทไมโครซอฟต์, ส่วนแมกคาร์ที (John J. McCarthy) จบจาก MIT สอนอยู่ที่ภาควิชาภาษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยแมสซาซูเซตส์ แอมเฮิรสต์ ปัจจุบันเป็น Provost and Senior Vice Chancellor for Academic Affairs

Introduction to OT

https://youtu.be/UCe1H9FmCiY

แนวคิดหลักของทฤษฎีมองว่ารูปภาษาที่ปรากฏเป็นผลจากการแก้ข้อขัดแย้งระหว่างข้อบังคับต่าง ๆ (constraint) ที่มีในไวยากรณ์  โดยเลือกทางที่เหมาะหรือดีที่สุด (optimal)  เนื่องจากข้อบังคับต่าง ๆ ทางไวยากรณ์จะขัดแย้งกันเป็นปกติ  ผลลัพธ์ทางภาษาที่ได้จะมีการละเมิดข้อบังคับทางไวยากรณ์อยู่ไม่มากก็น้อย  และก็มีความเป็นไปได้จำนวนมากที่จะสร้างรูปภาษาแบบต่าง ๆ ขึ้นมาจากหลักไวยากรณ์ที่มี   แต่หลักการของ OT คือ รูปภาษาที่ปรากฏคือตัวเลือกที่ละเมิดข้อบังคับรุนแรงน้อยที่สุด  ตัวอย่างจากบูเออร์สมาและคณะ (Boersma  et al., 2000: 3) เช่น  ถ้ามีข้อบังคับ Con1, Con2, Con3 โดยที่ลำดับความสำคัญเป็น Con1 >> Con2 >> Con3  และผลลัพธ์หรือทางเลือกมี 4 ทาง คือ A,B,C,D  A จะเป็นคำตอบที่ดีที่สุดเพราะมีการละเมิดข้อบังคับที่รุนแรงน้อยที่สุด  * แทนการละเมิดข้อบังคับหนึ่งครั้ง  ! แทนการบอกว่าเป็นการละเมิดที่ร้ายแรง  ในตัวอย่างนี้  ในกรณี B ยอมรับไม่ได้เพราะ Con1 เป็นข้อบังคับที่สำคัญที่สุด  อีกสามตัวเลือกที่เหลือต่างมีการละเมิดข้อบังคับ Con2 แต่กรณี C มีการละเมิดCon2 สองครั้งจึงรุนแรงกว่า  และเมื่อเทียบระหว่างกรณี A กับ D ต่างก็มีการละเมิดข้อบังคับ Con3 ทั้งคู่  แต่ D ละเมิดสองครั้งในขณะที่ A ละเมิดครั้งเดียว  A จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในที่นี้

ข้อบังคับ (constraint) ใน OT มีอยู่สองประเภท  คือ ข้อบังคับความแปลกเด่น (markedness constraint) กับข้อบังคับความคงรูป (faithfulness constraint)   ข้อบังคับความแปลกเด่น (markedness constraint) เป็นข้อบังคับเกี่ยวกับผลที่ได้ (output) ไม่ให้ผลที่ออกมาแล้วแปลก ยากที่จะสร้างหรือเข้าใจ  ข้อบังคับประเภทนี้เอาไว้ลงโทษผลที่ไม่พึงประสงค์  เช่น NoCoda เป็นข้อบังคับว่าไม่ควรมีการเติมพยัญชนะท้าย  ส่วนข้อบังคับความคงรูป (faithfulness constraint) เป็นข้อบังคับเกี่ยวกับข้อมูลเข้าและผลที่ได้  บังคับไม่ให้ผลที่ออกมาแตกต่างไปจากข้อมูลเข้านัก  ข้อบังคับประเภทนี้มีไว้ลงโทษการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเข้า  เช่น NoDeletion  เป็นข้อบังคับว่าไม่ควรมีการตัดเสียงใดออก  ข้อบังคับต่าง ๆ จะจัดอยู่ในสองลักษณะนี้  ส่วนในรายละเอียด  ก็แล้วแต่แต่ละภาษาว่าจะให้ความสำคัญกับข้อบังคับข้อไหนมากกว่าและจะจัดลำดับอย่างไร

ไวยากรณ์จึงเป็นเรื่องของการหาข้อบังคับและจัดลำดับความสำคัญข้อบังคับเหล่านี้  ซึ่งข้อบังคับนี้เชื่อว่ามีลักษณะเป็นสากล (universal) คือทุกภาษามีเหมือนกันด้วย  เพียงแต่ลำดับความสำคัญในแต่ละภาษาจะต่างกันไป  (สมมติมีข้อบังคับ 4 อย่าง  จำนวนภาษาที่เป็นได้ก็จะมี  4! = 4x3x2x1 ภาษา ) แต่ในทางปฏิบัติ เป็นเรื่องยากที่จะหาลำดับของข้อบังคับทั้งหมดได้  จึงยอมให้มีลักษณะเป็นการจัดลำดับเฉพาะส่วนได้ (partial ordering)   ลำดับข้อบังคับสามารถบอกโดยตรงหรือบอกทางอ้อมได้  เช่น ถ้า C1 >> C2,  C2>>C3  จะได้ C1 >> C3 ด้วย   ในไวยากรณ์จะมีการสร้างผลทั้งหมดที่เป็นไปได้  แต่จะเลือกผลที่ดีที่สุดออกมา ซึ่งก็ไม่แน่ว่าจะต้องมีคำตอบเดียว แต่โดยทั่วไปข้อบังคับต่าง ๆ จะมีมากมายจนคำตอบที่ดีสุดมักเป็นคำตอบเดียว  การเลือกคำตอบที่ดีสุดคือ ส่วนที่เรียกว่า EVAL ซาเมก-โลโดวิซีและปรินซ์ (Samek-Lodovici and Prince, 1999) อธิบาย EVAL ว่าเป็นเหมือนการประกอบกัน (composition) ของฟังก์ชั่น  เช่น  ถ้ามี C1>>C2  EVAL ที่ได้จะเป็น (C2 (C1 {candidates} ))   คือ C1 เป็นฟังก์ชั่นแรกเลือกตัวเลือกที่ผ่านเกณฑ์ออกมาก่อน  จากนั้น C2 ทำหน้าที่เหมือนฟังก์ชั่นต่อผลที่ได้ออกมาจาก C1  ก็จะได้ตัวเลือกที่ผ่าน C1 และ C2  และก่อนที่จะใช้ EVAL ได้  ใน OT จะต้องมีส่วนของ GEN ที่ทำหน้าที่สร้างตัวเลือกทั้งหมดที่เป็นไปได้ออกมาก่อน ซึ่งส่วนของ GEN ก็เชื่อว่าเป็นสากลด้วย ภาพรวมไวยากรณ์ OT จึงเป็นดังรูป

(Boersma  et al. 2000: 2)

OT เริ่มพัฒนาขึ้นมาเพื่อแก้ปัญหาทางสัทวิทยา  ซึ่งเป็นเรื่องที่จะเห็นข้อขัดแย้งระหว่างข้อบังคับต่าง ๆ ได้ง่ายและชัดเจน   ที่ผ่านมา การวิเคราะห์ทางสัทวิทยาแบบที่ใช้กฎเป็นหลักก็สามารถอธิบายปรากฏการณ์ทางเสียงได้ โดยทำเป็นกฎต่าง ๆ เช่น เพื่อจะเลี่ยงไม่ให้เกิดการออกเสียงพยัญชนะต้นควบ (cluster consonant) ก็จะมีกฎที่จะแยกเสียงควบด้วยการเติมเสียงสระ   ข้อห้ามหรือข้อบังคับต่าง ๆ ก็จะถูกจัดการด้วยกฎต่าง ๆ ที่สร้างขึ้น  แต่สิ่งหนึ่งที่สัทวิทยาแบบใช้กฎไม่ได้แสดงให้เราเห็นคือ  กฎทั้งหลายที่ใช้นั้น  จริง ๆ แล้วเป็นการนำไปสู่ผลลัพธ์หรือรูปภาษาที่ไม่ขัดกับข้อบังคับ  ในตัวอย่างของการเลี่ยงพยัญชนะควบมองได้ว่าเป็นข้อบังคับหนึ่งที่เรียกว่า ComplexOnset     ตัวอย่างการวิเคราะห์ OT ในงานสัทวิทยา  แสดงข้อบังคับสามอย่างและการละเมิดข้อบังคับ ได้แก่  1) ComplexOnset ไม่ขึ้นต้นด้วยพยัญชนะควบ, 2) Max-IO ให้คง segment แบบเดิม, 3) Dep-IO  ไม่ให้เติมเสียงสระ (สองอันหลังเป็นข้อบังคับประเภท faithfulness constraint)  ในตัวอย่างเป็นกรณีการยืมคำจากภาษา Dutch มายังภาษา Sinhalese ซึ่งจากข้อมูลที่พบจะพบว่าคำยืมที่มีเสียง obstruent กับ liquid จะถูกแยกจากกัน  กรณีนี้อธิบายโดย OT ได้ว่าเป็นผลจากการจัดลำดับข้อบังคับสามอย่างที่กล่าวมา   โดยที่กระบวนการเปลี่ยนเสียงคำอย่าง /plan/ จะเปลี่ยนได้หลายแบบ  แต่แบบสุดท้ายจะเป็นแบบที่รับได้มากที่สุดเพราะสองแบบแรกเป็นการละเมิดข้อบังคับที่สำคัญกว่าในภาษานั้น

*ComplexOnset : *[ CC

Max-IO  : Preserve lexical segments

Dep-IO (V) : Do not insert a vowel

(Boersma  et al. 2000: 5)

ในระดับวากยสัมพันธ์  มีการศึกษาในแนว OT ในลักษณะเดียวกัน  คือพยายามหาข้อบังคับต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง  และจัดลำดับความสำคัญของข้อบังคับ เพื่ออธิบายว่าทำไมโครงสร้างหนึ่งถึงดีกว่าอีกแบบ  ตัวอย่างข้างล่างเป็นงานของ Petesky ที่ใช้ OT วิเคราะห์เรื่อง complementizer โดยเสนอข้อบังคับและลำดับข้อบังคับที่อธิบาย complementizer ภาษาฝรั่งเศส que ที่ปรากฏก็ต่อเมื่อ specifier ของ CP ล่างว่างอยู่   ในประโยค (a) จึงใช้ que ได้  แต่ในประโยค (b) ใช้ que ไม่ได้เพราะตำแหน่ง specifier ไม่ว่าง  (ซึ่งแสดงให้เห็นว่า OT ใช้อธิบายปรากฏการณ์ทางวากยสัมพันธ์ได้  เพราะผลไม่แตกต่างจากที่อธิบายด้วยไวยากรณ์เพิ่มพูนแบบของชอมสกี)

a) I’homme que je connais

the man that I know

b) I’homme avec qui j’ai danse

the man with whom I have danced

Recoverability (REC): A syntactic unit with semantic content must be pronounced.

Left Edge CP (LE(CP)): The first pronounced word in CP is a function word related to the main verb of the CP.

Telegraph (TEL): Do not pronounce function words.

French:  REC >> LE(CP)  >> TEL

(Boersma  et al. 2000:11-12)

ข้อบังคับ REC กำหนดว่าคำที่มีเนื้อหาจะต้องออกเสียง  คือไม่ให้ลบคำที่เป็น relative pronoun  ส่วนข้อบังคับ LE(CP) กำหนดให้คำแรกใน CP เป็นคำหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับกริยาใน CP นั้น  และ TEL เป็นข้อบังคับทั่วไปที่ห้ามออกเสียงคำหน้าที่    ตามข้อบังคับทั้งสามนี้  ตาราง 20 แสดงว่า คำตอบ c ดีที่สุด เพราะไม่ละเมิดข้อบังคับที่สองที่ให้คำแรกใน CP เป็นคำหน้าที่ (ในที่นี้คือ que)

(Boersma  et al. 2000: 12)

ในตาราง 21 คำตอบ c และ d ใช้ไม่ได้เพราะไปละเมิดข้อบังคับ REC ที่บังคับให้ออกเสียงคำเนื้อหา avec qui (with whom)  แต่สองตัวอย่างนี้ไปลบ avec qui ออก  จึงเหลือ a กับ b แต่ a แย่กว่าเพราะละเมิด TEL ที่ไม่ให้ออกเสียงคำหน้าที่  b จึงเป็นทางเลือกที่ดีที่สุด

Boersma  et al. 2000: 12)

ข้อดีของวิธีการมองเป็นลำดับของข้อบังคับ  คือ ข้อบังคับหนึ่งนั้นใช้ได้กับหลาย ๆ ปรากฏการณ์ทางวากยสัมพันธ์  ทำให้เห็นลักษณะร่วมที่ปรากฏในภาษาได้  และในภาษาที่ต่างไป  ข้อบังคับต่าง ๆ เหล่านี้ก็ยังนำมาใช้อธิบายได้ด้วยเพียงแต่ลำดับการบังคับจะต่างกันไป  เช่น  ในภาษาจีนมีลำดับตรงข้ามกับภาษาฝรั่งเศสคือเป็น  TEL >> LE(CP)  ในภาษาจีน complementizer จึงไม่ปรากฏรูป   แต่ถ้าสำคัญพอกันคือจัดลำดับไม่ได้  ภาษานั้นก็เป็นได้ทั้งสองแบบเช่นในภาษาอังกฤษ   ตัวอย่างข้างล่างแสดงปรากฏการณ์ที่ว่านี้

French : LE(CP) >> TEL

Je pense *(que) le Président de la Republique a déguisé la vérité.

‘I think that the French president covered up the truth.’

English : LE(CP) <> TEL

I think (that) the President covered up the truth.

Chinese: TEL >> LE(CP)

Paul juede zonftong sahuang-le.

‘Paul thinks president lie-PRF.

(Boersma  et al. 2000:13-14)

แนวคิดแบบ OT ไม่ได้ใช้อธิบายปรากฏการณ์ทางวากยสัมพันธ์เพียงในระดับผิวเท่านั้น  แต่เป็นทฤษฎีที่มีคำอธิบายครอบคลุมเรื่องต่าง ๆ  เช่นเรื่องของการย้ายที่คำ wh-word  ในภาษาอังกฤษสามารถอธิบายด้วยลำดับของข้อบังคับต่อไปนี้

Operator in Specifier (OP-SPEC) : Syntactic operators must be in specifier position

Obligatory Heads (OB-HD) : A projection has a head

English ranking : OP-SPEC >> OB-HD >> STAY

OP-Spec บังคับให้ตำแหน่ง specifier มีคำที่เป็น syntactic operator อย่าง complementizer  จึงทำให้มีการย้าย wh-word ไปข้างหน้า   OB-HD บังคับให้ head ของ projection ต้องมีอยู่  การย้ายคำอย่างเช่นกริยาช่วย will ไปตำแหน่ง C  จึงเป็นไปเพื่อให้เข้ากับข้อบังคับ OB-HD นี้  (ใน GB วิเคราะห์ให้มีการย้ายที่ของกริยาช่วยไปตำแหน่ง head ของ CP คือ C) แต่ในขณะเดียวกันการย้ายที่ก็ไปขัดข้อบังคับ STAY ที่ไม่ให้มีการย้ายที่คำ   ดังนั้น ในภาษาอังกฤษ  OB-HD จึงสำคัญกว่า STAY   และ OP-SPEC ก็สำคัญกว่า STAY ด้วยเพราะภาษาอังกฤษยอมให้มีการย้าย wh-word ไปข้างหน้าได้   ซึ่งลำดับข้อบังคับทั้งสามนี้จะใช้อธิบายได้ว่าทำไมประโยคคำถามและประโยคบอกเล่าภาษาอังกฤษจึงเป็นแบบที่เห็น  (จำนวนเครื่องหมาย * ใน STAY บอกจำนวนครั้งที่มีการละเมิดข้อบังคับหรือจำนวนครั้งที่มีการย้ายที่ทั้ง wh-word และคำกริยาช่วย)  ตัวอย่าง (36)  a,b,c ละเมิด OP-Spec เพราะตำแหน่งหน้าสุดไม่ใช่คำหน้าที่  b,c ละเมิด OB-HD เพราะ head ของ CP ไม่มีคำอะไรไปอยู่ (ให้ดูตำแหน่งที่เขียนว่า e)   d จึงเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด   ตัวอย่าง 37 ก็อธิบายได้ในลักษณะเดียวกัน

(Boersma  et al. 2000: 17)

แต่งานด้าน OT ในระดับวากยสัมพันธ์นี้ยังมีน้อย จึงยังเป็นที่ถกเถียงกัน  เช่น Pesetsky มองว่ามีกรณีที่เราบอกได้แน่นอนว่าประโยคนั้นผิดไวยากรณ์โดยไม่เกี่ยวข้องกับการเลือกคำตอบที่ดีสุด  หรือบางกรณีก็ผิดไวยากรณ์โดยไม่มีตัวเลือกอื่น  ๆ ที่ดีกว่า  เขาจึงมองว่า OT ในระดับวากยสัมพันธ์มีขอบเขตที่จำกัดเฉพาะเรื่องการละ (deletion) และการออกเสียง (pronunciation) เท่านั้น  ส่วนเรื่องการกำหนดโครงสร้างประโยคอยู่นอกเหนือขอบเขตของ OT   ในไวยากรณ์จึงยังมีหลักหรือข้อบังคับส่วนที่ไม่สามารถละเมิดได้อยู่   แต่หลาย ๆ คนก็แย้งว่า กรณีที่ดูเหมือนอธิบายไม่ได้พวกนี้ สามารถอธิบายได้ใน OT เหมือนกัน  และแบบจำลอง OT ก็สามารถอธิบายเรื่องระดับโครงสร้างประโยคได้  ความคิดที่ไม่ลงตัวนี้ ส่วนหนึ่งมีสาเหตุจากอิทธิพลของทฤษฎีทางวากยสัมพันธ์ทั้งหลายที่มีอยู่ในปัจจุบัน  ประเด็นที่ถกเถียงกัน เช่นเรื่องการแปลง (derivation) ว่า OT จะมองแบบหารูปแทนที่ดีสุด หรือมองหากระบวนการแปลงที่ดีสุด  พวกที่ใช้ GB อย่างเช่น Müller มองในลักษณะที่มีโครงสร้างลึก (d-structure), โครงสร้างผิว (s-structure), และตรรกรูป (logical form) ตามแบบ GB  และให้ OT เป็นแบบจำลองที่อธิบายการเลือกกระบวนการแปลงที่เหมาะ (optimal) ที่สุดแทนที่จะเลือกจากรูปแทน  ในขณะที่เบรสแนนซึ่งนำ LFG มาใช้ใน OT  จึงมีลักษณะเป็น OT แบบที่ไม่มีการปริวรรต (non-transformational OT syntax) แต่หาทางเลือกที่ดีสุดสำหรับความสอดคล้องกัน (correspondence) ระหว่างข้อมูลเข้าที่เป็น f-structure กับข้อมูลออกที่เป็น c-structure     ส่วน Broekhuis and Dekkers ซึ่งคิดตามแบบ Pesetsky ว่า OT syntax ไม่ได้เป็นเรื่องของการเลือกกระบวนการสร้างโครงสร้างวากยสัมพันธ์ที่เหมาะที่สุด แต่เป็นเรื่องที่ว่าด้วยโครงสร้างวากยสัมพันธ์ที่ปรากฏรูปแบบใดจึงเหมาะที่สุด  เขาจึงมองว่าเราสามารถใช้มินิมัลลิสต์โปรแกรม ทำหน้าที่เป็นตัวสร้าง (generator) ใน OT (เพราะมินิมัลลิสต์โปรแกรมมีลักษณะที่เป็นการประมวลผล (computational system) เพื่อสร้างรูปภาษาอยู่แล้ว) ก็จะเหลือเฉพาะส่วนของ Evaluator ที่จะทำในแบบของ OT โดยเลือกรูปการออกเสียงที่ดีสุดสำหรับตรรกรูปที่ได้มา

การใช้ OT ในระดับวากยสัมพันธ์นั้นมีความซับซ้อนกว่าการใช้ในระดับสัทวิทยา  เพราะในระดับวากยสัมพันธ์ ไม่สามารถมองเป็นการเลือกรูปประโยคที่เหมาะ (optimal) ที่สุดจากรายการคำที่ส่งให้  ตัวอย่างเช่น  เมื่อกำหนดรายการคำ [game, Bob, the, wonder, thinks, who, Hank, lost]  ประโยค a และ b ก็สามารถเป็นไปได้  แล้วแต่ว่าต้องการใช้ในความหมายใด  จึงไม่ใช่เรื่องการตัดสินง่าย ๆ ว่า ประโยคไหนดีกว่า

a. Bob wonders who Hank thinks lost the game.

b. Bob thinks Hank wonders who lost the game.

แสดงว่า  ความหมายที่ต้องการมีส่วนที่จะต้องนำมาคิดเพื่อหาผลลัพธ์ที่ดีสุดด้วย  ซึ่งก็ยังเป็นประเด็นที่ถกเถียงกัน  แต่อาจแยกเป็นสองกลุ่มใหญ่ ๆ  กลุ่มแรกกำหนดให้มีการระบุความหมาย (semantic identity) ของแต่ละตัวเลือก (candidate) ที่สร้างออกมา (Semantic Identity Approach)  ดังนั้น  เฉพาะโครงสร้างที่ถูกระบุความหมายว่าเหมือนกันจึงจะมาแข่งกันได้    อีกกลุ่มหนึ่ง เลือกมองว่าข้อมูลเข้าเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างมาแล้ว (Structured Input Approach) ซึ่งก็แล้วแต่ว่าใครจะเลือกใช้โครงสร้างแบบใด  อย่างเบรสแนนก็ใช้โครงสร้างเป็นโครงสร้างหน้าที่ (f-structure)   และการที่ข้อมูลเข้ามีโครงสร้างก็แสดงว่าจะต้องมีการสร้างโครงสร้างขึ้นที่ใดที่หนึ่งก่อน  ในขณะที่แนวทางแรกแบบ semantic identity approach ไม่ต้องมีกลไกสำหรับสร้างโครงสร้างในลักษณะนี้(เพราะการมองหาความสัมพันธ์ในลักษณะ predicate-argument เป็นส่วนหนึ่งในระบบอยู่แล้ว) แค่มีการตรวจสอบไม่ให้ข้อมูลที่แทนความหมายต่างกันมาแข่งขันกัน

OT กับการรับภาษา

การรับภาษาเป็นประเด็นที่สนใจศึกษากันมากโดยเฉพาะในทฤษฎีที่เชื่อในไวยากรณ์สากล (universal grammar) อย่างกลุ่มที่มองแบบหลักการและตัวแปร (Principles and Parameters)  ซึ่งพยายามหาตัวแปรที่มีมาแต่กำเนิดว่ามีอะไรได้บ้าง   แต่ในส่วน OT จะเป็นเรื่องการหาว่าข้อบังคับที่มีแต่กำเนิดนั้นมีลำดับอย่างไร   ในบทความของบูเออร์สมาและคณะ (Boersma et al., 2000: 25) จะพูดเปรียบเทียบว่า OT อธิบายเรื่องการรับภาษาได้ดีกว่าทฤษฎีหลักการและตัวแปร (Principles and Parameters)  ซึ่งก็สะท้อนว่า OT เป็นแบบจำลองไวยากรณ์ที่เหมาะสมมากกว่า

OT and Language Acquisition

https://youtu.be/gey0U5JbjRU

ตัวอย่างที่ยกมาเป็นเรื่องทางสัทวิทยาของ tongue-root-harmony system  ซึ่งในภาษา tongue-root จะใช้ตัวเลือกระหว่าง advanced tongue root (ATR) และ retracted tongue root (RTR) กับระดับความสูง  โดยยกตัวอย่างมาเฉพาะ non-back vowels ดังในตาราง

ภาษาที่เป็น tongue-root-harmony จะหลีกเลี่ยงการใช้คำที่ไม่กลมกลืนอย่าง  [etɛ]  คือมีทั้งสระแบบ ATR และ RTR ในคำเดียวกัน จึงมองได้ว่ามีข้อบังคับ HARMONY    และในกรณีที่ภาษาเป็น ATR-dominant จะมีข้อบังคับ MAXATR ที่ทำให้รูปภายใน /ete/ จะปรากฏเป็น [ete]  แต่ถ้าเป็นภาษา RTR-dominant  จะมีข้อบังคับ MAXRTR  ที่ทำให้รูปภายใน /ete/ จะปรากฏเป็น [ɛtɛ]  ภาษา tongue-root-harmony ส่วนใหญ่จะไม่มี advanced low vowel /ə/ หรือ retracted high vowel /ɪ/  หรือทั้งสองอย่าง  จึงมีผู้มองว่ามีข้อบังคับ LO/RTR “if a vowel is low, then it is retracted” (มีแต่ a ไม่มี ə) ซึ่งภาษาที่มีลักษณะ LO/RTR จะมีลำดับข้อบังคับเป็น LO/RTR >> MAXATR ดังนั้น /ə/ จะปรากฏเป็น [a]   และก็มีข้อบังคับ HI/ATR “if a vowel is high, then it is advanced” (มีแต่ i ไม่มี ɪ) ซึ่งภาษาที่มีลักษณะ HI/ATR จะมีลำดับข้อบังคับเป็น HI/ATR >> MAXRTR ดังนั้น /ɪ/ จะปรากฏเป็น [i]      จากลักษณะต่าง ๆ นี้สรุปได้ว่ามีไวยากรณ์ต่างกัน 8 แบบจากตัวแปร 3 อย่างคือ

ภาษาเป็น ATR-dominant หรือ RTR-dominant

ภาษานั้นมีลักษณะ HI/ATR หรือไม่

ภาษานั้นมีลักษณะ LO/RTR หรือไม่

แต่จริง ๆ จะมีได้เพียง 7 แบบ  เพราะมี 2 แบบที่จะได้ผลซ้ำกัน  (คือ A1 A2 ในตาราง)  ตารางข้างล่างแสดงรูปที่ปรากฏของคำ VtV ภายใต้เงื่อนไขข้อบังคับทั้งสามนี้   สามแถวบนเป็นคำที่เป็น harmonic ที่เป็นไปได้  จะเห็นว่าสระหน้าไปกับสระหน้า และสระหลังไปกับสระหลัง  กรณีที่เป็น HI/ATR ก็จะไม่มีสระ [ɪ] เพราะเปลี่ยนเป็น [i] ไปหมด (ดูข้อมูลช่องว่างในแถวที่สอง)  และกรณีที่เป็น LO/RTR ก็จะไม่มีสระ [ə] เพราะจะปรากฏเป็น [a]  (ดูข้อมูลช่องที่ว่างในแถวที่สาม)  ส่วนแถวที่สี่ถึงเจ็ดเป็นคำ dis-harmonic ที่คิดออกมาได้  ส่วนใหญ่(อยู่ในแถวที่สี่)จะไม่พบในภาษาทั้งเจ็ดเลย   แต่ก็มีบางส่วนที่เกิดได้(แถวที่ห้าถึงเจ็ด)  เช่น  เพราะข้อบังคับ RTR-dominant บวกกับ HI/ATR ยอมให้มี [itɛ] และ [ita]  และ ATR-dominant บวกกับ LO/RTR ยอมให้มี [ate] และ [ati]  เป็นต้น

(Boersma  et al. 2000: 27)

จากข้อมูลที่พบเช่นนี้   ในทฤษฎีแบบหลักการและตัวแปร จะอธิบายการรับภาษาที่เกิดขึ้นดังต่อไปนี้

ผู้เรียนสร้างสมมติฐานในระหว่างการรับภาษาเป็นไวยากรณ์แบบใดแบบหนึ่งจาก A1 ถึง G  และสามารถปรับเปลี่ยนไวยากรณ์เป็นแบบอื่นได้เมื่อข้อมูลเข้าขัดแย้งกับไวยากรณ์ที่คิดไว้  เช่น ถ้าเริ่มต้นเด็กตั้งค่าไวยากรณ์เป็นแบบ F แต่จริง ๆ อยู่ในบริบทภาษาที่เป็น A  เด็กจะเปลี่ยนไวยากรณ์ของตนต่อเมื่อพบข้อมูลที่ไม่เข้ากับไวยากรณ์ F ที่มีอยู่  เช่นเมื่อพบข้อมูลภาษา A ที่เป็น [ɪtɛ] ก็จะรู้ว่าไวยากรณ์ F ใช้ไม่ได้   ทีนี้ถ้าดูไวยากรณ์ทั้ง 8 แบบจะเห็นว่ามีบางคู่จะคล้ายกันมากกว่า  ซึ่งสามารถแสดงความคล้ายกันในรูปภาพ adjacency  เช่น ถ้าเปลี่ยนจากไวยากรณ์ E เป็น B จะต้องเปลี่ยนค่าพารามิเตอร์ 3 ครั้ง

(Boersma  et al. 2000: 28)

หากสมมติภาษาจริงเป็น A   แต่เด็กตั้งสมมติฐานเป็น F  เด็กจะเปลี่ยนจาก F ได้ 3 แบบคือเปลี่ยนเป็นภาษา D B หรือ G  แต่ไม่มีทางเปลี่ยนจาก F เป็น G ได้เพราะคำในภาษา A ไม่มีคำใดกระตุ้นให้เปลี่ยนเป็น G ได้ (ในทำนองเดียวกัน กรณีนี้ก็ไม่มีการเปลี่ยนข้ามระหว่าง D-E, C-B ด้วย)  กราฟในกรณีภาษา A นี้จึงแบ่งเป็นสองส่วนดังรูป   ตัวเลขที่ให้แสดงความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนแปลงซึ่งคำนวณตามหลักความน่าจะเป็น   เช่น  จาก F เปลี่ยนเป็น D B หรือ G (=1/3)  ข้อมูลที่ทำให้เด็กเปลี่ยนความคิดจากภาษา F เป็น B คือข้อมูลจากภาษา A แถวที่ 3 ซึ่งมีอยู่ 5 คำจากข้อมูลคำทั้งหมดในภาษา A 18 คำ (นับรวมสามแถวบน) ความน่าจะเป็นในส่วนนี้จึงเป็น 5/18  ดังนั้น  ความน่าจะเป็นที่จะเปลี่ยนสมมติฐานจากภาษา F เป็น B จึงเป็น 1/3 x 5/18 = 5/54  ซึ่งการเปลี่ยนไวยากรณ์จะเกิดขึ้นต่อไปจนกระทั่งเปลี่ยนมาที่ A ซึ่งเป็นภาษาจริงแล้วก็จะไม่เปลี่ยนไปอีก

กรณีภาษา A นี้จัดว่าเป็นภาษาที่เรียนรู้ได้ (learnable)  แต่มีบางกรณีอย่างภาษา C  ถ้าผู้เรียนเริ่มต้นด้วยภาษา B จะไม่มีทางไปถึง C ได้  เพราะข้อมูลคำ C เป็นเซ็ทย่อยของ B  ภาพข้างล่างแสดงความสัมพันธ์กรณีภาษา C   กรณีเช่นนี้ ถือเป็นภาษาที่เรียนรู้ไม่ได้    กรณีของภาษา G ก็เป็นแบบเดียวกัน ผู้เรียนอาจจะไม่สามารถไปถึงข้อสรุปว่าเป็นภาษา G ได้  เช่นถ้าเริ่มต้นที่ภาษา A ก็จะพบแต่ข้อมูลแย้งที่ทำให้เปลี่ยนความคิดเป็นภาษา B หรือ E แล้วก็จะติดอยู่ที่นั่น (ดูรูป)

(Boersma  et al. 2000: 29)

ในกรณีของภาษา B ก็ไม่มีอะไรรับรองว่าจะเรียนรู้ได้  เพราะอาจจะติดบ่วงวนระหว่าง E กับ A1

(Boersma  et al. 2000: 30)

การที่ภาษา A เป็นภาษาที่เรียนรู้ได้ในที่สุด  เพราะเป็นภาษาที่มีข้อจำกัดน้อยสุด  จึงมีข้อมูลเชิงบวก (positive data) ที่ทำให้กำจัดตัวเลือกไวยากรณ์อื่นออกไปได้  แต่จริง ๆ ภาษาแบบ B-G ก็เป็นภาษาที่พบว่ามีอยู่  ไม่ได้สูญหายเพราะเรียนไม่ได้  แสดงว่าแบบจำลองการรับภาษาแบบนี้มีปัญหา  ซึ่งมีผู้เสนอว่า สภาพเริ่มต้นนั้นไม่ใช่ว่าจะเริ่มจากอะไรก็ได้  แต่เริ่มที่ไวยากรณ์ที่มีข้อจำกัด (restrict) มากที่สุด  ซึ่งในกรณีภาษา tongue-root-harmony นี้ควรเริ่มต้นที่ไวยากรณ์ F หรือไม่ก็ G  ซึ่งจะเห็นว่าโอกาสที่จะเรียนรู้ได้ของแต่ละภาษาจะมากขึ้น ดังตาราง   แม้ผลจะดีขึ้นแต่ก็ไม่ได้แบบที่ทุกภาษาสามารถเรียนรู้ได้   เกณฑ์การเลือกไวยากรณ์เริ่มต้นแบบนี้จึงยังไม่ถูกนัก   ซึ่งก็มีความพยายามเสนอแนวคิดต่าง ๆ เพื่อปรับแก้ปัญหาการเรียนรู้นี้  แต่ก็ไม่ได้ผลเป็นที่พอใจ  จึงมีคำถามเกิดขึ้นว่า จริง ๆ แล้ว การเรียนรู้ไวยากรณ์เป็นเรื่องของการปรับค่าพารามิเตอร์ไปตามข้อมูลเข้าแบบที่ใน GB เสนอไว้จริงหรือไม่

(Boersma  et al. 2000: 31)

ปัญหาการเรียนรู้นี้  ถ้ามองตามแบบ OT จะอธิบายได้ง่ายกว่าที่จะมองแบบการตั้งค่าพารามิเตอร์  โดยการทดลองจัดลำดับข้อบังคับตามข้อมูลเข้าที่ได้รับ  เช่น  ถ้าเริ่มต้นที่ B แต่ภาษาจริงเป็น G (ซึ่งเรียนรู้ไม่ได้จากรูป 57)  ในไวยากรณ์ B มีการจัดลำดับข้อบังคับทั้งห้าเป็น

HI/ATR >> MAXRTR >> HARMONY >> MAXATR  >> LO/RTR

ถ้าพบข้อมูล [ate] ซึ่งไม่เป็นไปตามสมมติฐานที่มีอยู่  คือถ้าดูลำดับ ผู้เรียนจะเลือก [atɛ] เพราะเป็นตัวเลือกที่ดีสุดตามลำดับข้อบังคับที่ให้  แต่คำตอบที่ถูกเป็น [ate]   การใช้ที่ผิดนี้จะกระตุ้นให้ผู้เรียนเปลี่ยนลำดับข้อบังคับ (Error-Driven Constraint Demotion) ต้องดึงให้ HARMONY ต่ำกว่า MAXATR  ก็จะได้คำตอบที่ถูกในตาราง (60)

(Boersma  et al. 2000: 34-35)

และเมื่อรับข้อมูลคำต่อไป เช่น /etɛ/ ซึ่งปรากฏรูปเป็น [ete]  คำตอบที่ดีสุดในตาราง (61) ก็จะไม่ถูกกับข้อมูลจริงจึงต้องมีการปรับลำดับใหม่อีก  โดยผลัก MAXRTR ให้ต่ำกว่า HARMONY ดังตาราง (62)

(Boersma  et al. 2000: 35)

การเรียนรู้ก็จะดำเนินแบบนี้ไปเรื่อย ๆ จนท้ายสุดได้ลำดับที่ถูกต้องของไวยากรณ์ G เป็น

{H1/ATR, LO/RTR} >> MAXATR  >> HARMONY  >> MAXRTR

แม้แนวคิดการเรียนรู้แบบ OT นี้จะรับรองได้ว่าทุกภาษาสามารถเรียนรู้ได้  แต่มีคนแย้งว่าการที่ต้องอาศัยสิ่งที่เป็น underlying form ก่อนก็เป็นปัญหา (ในที่นี้หมายถึงการที่ต้องมีรูปหน่วยเสียงในใจก่อนจะสร้างเป็นเสียงต่าง ๆ )  จึงมีผู้เสนอใช้ genetic algorithm ซึ่งไม่ต้องใช้ underlying form แต่ก็มีผู้แย้งกลับว่า  ส่วนของ learning algorithm ไม่ได้ใช้ underlying form แต่ underlying form ไปเกี่ยวกับข้อบังคับ faithfulness constraints  แนวคิด OT จึงไม่ได้อ้างถึง underlying form แบบที่ถูกวิจารณ์  ประเด็นต่าง ๆ เหล่านี้ ก็ยังเป็นที่ถกเถียงกัน  แต่สิ่งที่กล่าวมาก็น่าจะให้เห็นภาพเปรียบเทียบการอธิบายการรับภาษาตามแนวคิดแบบ OT และแบบ Principles and Parameters ที่แตกต่างกัน

นอกจากนี้  การศึกษา OT ยังมีการขยายโดยรวมกับไวยากรณ์แบบอิงสถิติ (stochastic grammar) คือให้ข้อบังคับมีค่าลำดับคำนวณเป็นตัวเลข ข้อบังคับที่มีค่าลำดับใกล้กันมากก็จะสามารถสลับตำแหน่งกันได้ง่าย   ซึ่งก็มีผู้ที่เสนออัลกอริทึมการเรียนรู้ (learning algorithm) อีกแบบที่ใช้การจัดลำดับบนค่าสเกลที่ต่อเนื่อง  ซึ่งก็ต้องใช้เรื่องความน่าจะเป็นมาช่วยการคำนวณนี้ด้วย

Paul Smolensky "Vertical Integration of Neural and Symbolic Computation: Theory and Experiment" 2018 ( https://youtu.be/yJuvEw-Rt3U)

ทฤษฎีอุตมผลกับภาษาไทย

ความสำเร็จของทฤษฎีอุตมผลโดยเฉพาะในเรื่องทางสัทวิทยาทำให้มีงานภาษาไทยจำนวนหนึ่งที่ใช้ทฤษฎีนี้ เช่น Morén and Zsiga (2006) ศึกษาวรรณยุกต์และการเน้นคำในภาษาไทย  Apichai Rungruang ทำวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกเรื่องเกี่ยวกับเสียงของคำยืมภาษาอังกฤษ (2007) ซึ่งมีประเด็นที่ Tsung-Ying Chen (2007) นำมาศึกษาต่อ  นอกจากนี้ยังมีงานของ Patchanok. Kitikanan (2013) ศึกษาคำยืมภาษาจีนแต้จิ๋วในภาษาไทย Chom Sonnang (2015) ศึกษาเกี่ยวกับคำยืมภาษาเขมรในภาษาไทย

อ้างอิง

Boersma, P., Dekkers, J., and Weijer, Jeroen van de. (2000). Introduction In Optimality theory : phonology, systax and acquisition. edited by Joost Dekkers, Frank van de Leeuw, Jeroen van de Weijer. Oxford U Press. [p1-46]

John J. McCarthy.  (2002). A thematic guide to optimality theory. Cambridge : Cambridge University Press.

McCarthy, John and Alan Prince (1993): Prosodic Morphology: Constraint Interaction and Satisfaction. Rutgers University Center for Cognitive Science Technical Report 3

Prince, Alan and Paul Smolensky (1993/2002/2004): Optimality Theory: Constraint Interaction in Generative Grammar. Blackwell Publishers (2004). [1](2002). Technical Report, Rutgers University Center for Cognitive Science and Computer Science Department, University of Colorado at Boulder (1993).

OTKit (http://www.birot.hu/OTKit/)

OTSoft (http://www.linguistics.ucla.edu/people/hayes/otsoft/)

Rungruang, Apichai (2007). English loanwords in Thai and Optimality Theory. Ph.D. Dissertation, Ball State University. (https://doi.org/doi:10.7282/T3KH0R9P)

Kitikanan, Patchanok. (2013). The Thai Consonant Adaptation in Teochew Loanwords. In มนุษยศาสตร์ สังคมศาสตร์ 30 (1) ม.ค. - เม.ย. 56.

Tsung-Ying Chen. (2007). Problems of Analyzing Consonant-Tone Interaction In Thai: A Reply to Ruangjaroon. Taiwan Journal of Linguistics, Vol. 5.2, 65-84, 2007

Morén, B. & Zsiga, E. Lexical Tone and Markedness in Standard Thai. Nat Lang Linguist Theory (2006) 24: 113. https://doi.org/10.1007/s11049-004-5454-y

Sonnang, Chom. (2015). The Coda In Khmer Loanwords In Thai: An Optimality Theory Perspective. Journal of Mekong Societies, 11(3), 57-83. Retrieved from https://www.tci-thaijo.org/index.php/mekongjournal/article/view/44286

Hancin-Bhatt, B. (2000). Optimality in second language phonology: Codas in Thai ESL. Second Language Research, 16(3), 201-232. Retrieved from http://www.jstor.org/stable/43103577

ภาษาศาสตร์ความน่าจะเป็น

ภาษาศาสตร์ความน่าจะเป็น (Probabilistic Linguistics) เป็นอีกแนวคิดหนึ่งที่ต่างจากแนวคิดเดิมที่มองภาษาในลักษณะที่สามารถอธิบายแบบแยกเป็นประเภท (category) ชัดเจน มีกฎที่แยกขาด (discrete)  แม้ว่าจะมีข้อมูลที่ทำให้เห็นว่าภาษามีลักษณะไม่เสมอกัน (gradient)  ก็มักถูกมองว่าเป็นเรื่องของการใช้ (performance)   แต่ปัจจุบันก็มีผู้เริ่มนำแนวคิดทางความน่าจะเป็นมาใช้เพื่ออธิบายความไม่เสมอกัน (gradient) ของภาษานี้  ซึ่งก็ไม่ได้หมายความว่าจะมาแทนที่ทฤษฎีภาษาศาสตร์แบบเก่า  แต่เป็นการเสริมให้สอดคล้องกับความจริงมากขึ้น   โดยเฉพาะที่มีการค้นพบว่าระบบปริชานมนุษย์มีการประมวลผลลักษณะเป็นความน่าจะเป็นมากกว่า   ตัวอย่างที่สามารถนำมาสนับสนุนว่าภาษามีลักษณะที่เป็นแบบความน่าจะเป็น  เช่น

ความถี่การปรากฏ : ความถี่การปรากฏมีความสำคัญสำหรับภาษามาก  คำที่ปรากฏบ่อยจะรู้จำ (recognize) ได้เร็วกว่าคำที่ไม่ปรากฏใช้บ่อย  ในกรณีที่มีความกำกวมเกิดขึ้น  ตัวเลือกที่ปรากฏบ่อยก็มักเป็นตัวเลือกแรกที่เรานึกถึง  ความถี่การปรากฏเป็นสิ่งที่อธิบายได้โดยตรงในรูปของความน่าจะเป็น  จะเชื่อได้ว่าระบบภาษามนุษย์มีลักษณะแบบความน่าจะเป็นนี้ด้วย

ความเป็นระดับลดหลั่น (gradience) : สิ่งที่เดิมเคยเข้าใจกันว่าภาษามีลักษณะเป็นหมวดหมู่ (category) ที่มีขอบเขตชัดเจน คือตัดสินได้ว่าใช่หรือไม่ใช่  ปัจจุบันเริ่มมีการมองในลักษณะที่มีความลดหลั่น (gradience) มากขึ้น คือไม่ใช่เป็นค่าใช่หรือไม่ใช่ (1 หรือ 0) แต่เป็นสเกลที่ต่อเนื่องจาก 0 ถึง 1  เช่น   ความเป็นสมาชิกในหมวดหมู่หนึ่งไม่ได้มีลักษณะว่าเป็นหรือไม่เป็น  แต่เป็นมากหรือน้อย  มีสมาชิกต้นแบบ  สมาชิกชายขอบ   หรือการตัดสินว่าข้อความนั้นถูกหรือไม่ถูกไวยากรณ์  ก็มีบางประโยคที่ตัดสินได้ยาก ซึ่งเรามักใช้เครื่องหมาย ? แสดงหน้าประโยค  หรือในเรื่องการใช้กฎทางวิทยาหน่วยคำ เราก็จะเห็นว่าการสร้างคำจากการแปลงคำ (derivation) จะมีบางกฎที่ใช้บ่อย บางกฎใช้น้อย ซึ่งทฤษฎีภาษาศาสตร์ก็น่าจะอธิบายปรากฏการณ์ลักษณะนี้ได้   ทั้งหมดนี้สะท้อนให้เห็นว่าลึก ๆ แล้ว เรื่องระดับหรือความน่าจะเป็นนั้นแฝงอยู่ในธรรมชาติของภาษา

Introduction to Probabilistic Linguistics

https://youtu.be/15yVbkTJY8Y

ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์กับความน่าจะเป็น

ความคิดเรื่องการใช้ค่าความน่าจะเป็นปัจจุบันถือเป็นกระแสหลักของสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์   แต่สำหรับนักภาษาศาสตร์ทั่วไปก็ไม่ได้สนใจแนวคิดนี้มากนัก  โดยทั่วไปจะมองว่าเป็นเพียงวิธีคิดแก้ปัญหาแบบง่าย ๆ ของนักคอมพิวเตอร์ที่ไม่มีความรู้ทางภาษาศาสตร์ดีพอ   แต่หากพิจารณาจากแนวคิดพื้นฐานที่มีอยู่ในทางภาษาศาสตร์แล้ว  พัฒนาการของแนวคิดพื้นฐานในทางภาษาศาสตร์นั้น  เราจะพบลักษณะที่สอดคล้องกับพัฒนาการของแนวคิดพื้นฐานในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ    คือเป็นการศึกษาในสองแนวทางใหญ่ ๆ คือ  แนวทางแบบเหตุผลนิยม (rationalism) กับแบบประสบการณ์นิยม (empiricism)  ในช่วงตั้งแต่ปีค.ศ.1960 มาจนถึงปีค.ศ.1985 งานทางด้านภาษาศาสตร์ จิตวิทยา ปัญญาประดิษฐ์รวมไปถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นไปตามแนวทางแบบเหตุผลนิยมเป็นหลัก  ซึ่งเชื่อว่าความรู้ของมนุษย์มีลักษณะที่เหมือนกฎเกณฑ์ตายตัวที่อยู่ในหัว  ในสาขาภาษาศาสตร์  แนวคิดแบบเหตุผลนิยมเข้ามาพร้อมกับการยอมรับแนวคิดของชอมสกี  ชอมสกีเชื่อว่าสามัตถิยะภาษามีลักษณะที่เป็นสิ่งที่มีแต่กำเนิด (innate)  โดยยกเหตุผลในเรื่องของข้อมูลเข้าที่ไม่สมบูรณ์  คือบอกว่าเป็นไปได้ยากที่เด็กจะเรียนรู้ระบบของภาษาที่ซับซ้อนได้จากข้อมูลเข้าที่ไม่สมบูรณ์นี้ได้  คนเราไม่ได้เรียนรู้ภาษาโดยการเลียนแบบพฤติกรรม แต่มีความสามารถในการสร้างประโยคแบบใหม่ ๆ โดยที่ไม่เคยได้ยินมาก่อน  ข้อมูลเข้าที่ไม่สมบูรณ์เหล่านั้นเป็นเพียงตัวกระตุ้นให้เกิดการสร้างระบบไวยากรณ์ของภาษา  ในขณะที่พวกประสบการณ์นิยมไม่เชื่อว่าคนเรามีกลไกทางภาษาติดตัวมาแต่กำเนิด  เพียงแต่ว่ามีกลไกพื้นฐานทางปริชาน (cognition) ทั่ว ๆ ไป เช่น การโยงความสัมพันธ์ (association) การรู้จำรูปแบบ (pattern recognition) การสรุปลักษณะร่วม (generalization) ซึ่งเป็นสิ่งที่เด็กจะสามารถใช้ในการเรียนรู้และสร้างระบบภาษาขึ้นมาจากข้อมูลภาษาที่ได้รับ  ความจริงแนวคิดแบบประสบการณ์นิยมนี้มีมาตั้งแต่ช่วงปีค.ศ.1920 ถึงค.ศ.1960 คือก่อนหน้ายุคของชอมสกี  และเพิ่งเริ่มกลับมาได้รับความสนใจจากนักภาษาศาสตร์บางส่วนในช่วงปีค.ศ.1990 นี้  ส่วนงานทางด้านปัญญาประดิษฐ์ของคอมพิวเตอร์ซึ่งพยายามสร้างระบบที่ดูเสมือนว่ามีความฉลาดเหมือนกับมนุษย์  ซึ่งเริ่มตั้งแต่ช่วงปีค.ศ.1970-ค.ศ.1989 นั้นก็ใช้แนวคิดแบบเหตุผลนิยมในการพัฒนาระบบ  แต่ระบบต่าง ๆ ที่พัฒนามานั้นถูกวิจารณ์ว่าเป็นเสมือนของเล่น เพราะสามารถใช้ได้เฉพาะกับปัญหาเล็ก ๆ ในขอบเขตที่จำกัด  ต่อมาเมื่อมีความต้องการที่จะทำให้ระบบการประมวลผลภาษาสามารถทำงานกับข้อมูลเอกสารจริง ๆ ได้  ระบบที่ใช้สถิติช่วยจึงเป็นที่นิยมยอมรับอย่างแพร่หลายมากกว่าเพราะสามารถทำงานได้ดีและสะดวกกว่าระบบแบบเดิมที่ใช้การกำหนดกฎเกณฑ์ต่าง ๆ ด้วยคน  การนำเอาสถิติเข้ามาใช้นี้โดยพื้นฐานเป็นการยอมรับแนวคิดแบบประสบการณ์นิยมคือมองว่า  คนเราสามารถเรียนรู้ภาษาที่มีความสลับซับซ้อนมากมายได้โดยมีเพียงแบบจำลองพื้นฐานทางภาษา (general language model) แล้วเรียนรู้ค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ จากการใช้ค่าทางสถิติและใช้วิธีการเรียนรู้แบบที่ใช้ในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (machine learning)  ซึ่งในงานประมวลผลภาษานี้ ก็มักจะใช้ตัวบทจากคลังข้อมูลภาษาว่าเป็นเสมือนข้อมูลเข้าที่คนเราได้ยินได้ฟัง  ความจริงแนวคิดในลักษณะนี้คล้ายคลึงกับแนวคิดที่นักภาษาศาสตร์ตามแนวไวยากรณ์โครงสร้างได้เสนอไว้แล้วตั้งแต่ปีค.ศ. 1951 ในเรื่องของกระบวนการค้นพบระบบภาษา (discovery procedure) คือการพยายามที่จะค้นพบระบบของภาษาโดยอัตโนมัติจากการศึกษาเปรียบเทียบข้อมูลภาษาที่รวบรวมได้

คำถามที่น่าสนใจ  คือการนำสถิติเข้ามาใช้กับการภาษานั้นเป็นเพียงการแก้ปัญหาแบบง่าย ๆ ของนักคอมพิวเตอร์อย่างเดียวจริงหรือไม่  สถิติมีส่วนเกี่ยวข้องสัมพันธ์กับภาษาศาสตร์เพียงใด  แม้ระบบการประมวลผลภาษาที่ใช้วิธีการแบบอิงสถิติจะทำงานได้ผลดีมากเพียงใด  นักภาษาศาสตร์ก็จะแย้งว่า  วิธีการแบบนี้ไม่ได้อธิบายกลไกการเข้าใจภาษาของมนุษย์  อย่างไรก็ตาม ในเรื่องนี้ แอบนีย์ (Abney, 1996) มองว่า เรื่องทางสถิตินั้นมีส่วนเกี่ยวข้องและช่วยให้เราเข้าใจถึงกลไกของภาษาได้ดีขึ้น  โดยเขาได้ชี้ให้พิจารณาในสามประเด็นในเรื่องของภาษา คือ การรับภาษา (language acquisition) การเปลี่ยนแปลงของภาษา (language change) และการแปรของภาษา (language variation) ว่ามีความเกี่ยวข้องกับเรื่องสถิติมาก

การรับภาษา

ในเรื่องการรับภาษานั้น  ถ้าเด็กเรียนรู้ไวยากรณ์ในแบบที่เป็นกฎเกณฑ์แบบพีชคณิต (algebraic) คือมีลักษณะเป็นกฎตายตัวว่าอะไรใช่หรือไม่ใช่  ถูกหรือผิด  เราคงจะเห็นการเปลี่ยนแปลงของการใช้ภาษาของเด็กอย่างเฉียบพลัน กฎบางอย่างจะเกิดขึ้นและกฎบางอย่างจะหายไปในวันนี้วันพรุ่งนี้  แต่ในความจริง การเปลี่ยนแปลงทางภาษาของเด็กเป็นการเปลี่ยนแปลงในเชิงความถี่สัมพัทธ์ทางโครงสร้าง  ซึ่งน่าจะเป็นว่า เด็กจะมีกฎของหลาย ๆ โครงสร้างที่แข่งขันกันอยู่ภายใน  สิ่งที่กำหนดว่าโครงสร้างไหนถูกต้องมากกว่ากันสามารถมองในลักษณะของค่าความน่าจะเป็นซึ่งเปลี่ยนแปลงค่าไปได้เรื่อย ๆ ในระหว่างการรับภาษา  จนกระทั่งโครงสร้างใดที่มีค่าความน่าจะเป็นเป็นศูนย์ เด็กก็จะเลิกใช้โครงสร้างนั้นไป  ลักษณะนี้เป็นการเพิ่มคุณสมบัติของความน่าจะเป็นเข้าไปในส่วนของไวยากรณ์ ทำให้ไวยากรณ์มีลักษณะที่เป็นแบบเชิงความน่าจะเป็น (stochastic) แทนที่จะเป็นแบบพีชคณิต

มีงานวิจัยของโกลด์ (Gold, 1967) ที่พบว่าข้อมูลเชิงลบ (negative evidence) นั้นจำเป็นสำหรับการเรียนรู้กฎไวยากรณ์แบบ context free grammar  ในขณะเดียวกัน  ก็ไม่ใช่ว่าจะได้รับข้อมูลเชิงลบ (negative evidence) นี้โดยตรงในทุกกรณี  ข้อมูลรับเข้านั้นมีความไม่สมบูรณ์ (poverty of stimulus) ซึ่งก็ทำให้ชอมสกีเสนอแนวคิดเรื่องความรู้ที่มีมาแต่กำเนิด (innate) ของภาษามาเพื่ออธิบายว่าทำไมคนเราจึงรับภาษาได้แม้ข้อมูลจะไม่สมบูรณ์  แต่อย่างไรก็ตาม  แมนนิง (Manning) แย้งว่าหากไวยากรณ์มีลักษณะเป็นความน่าจะเป็นไม่ใช่แบบที่มีลักษณะแยกขาด (discrete)   เด็กก็จะสามารถเรียนรู้ไวยากรณ์ได้จากข้อมูลเชิงบวก (positive evidence) อย่างเดียวได้ โดยอ้างอิงงานของ Horning (1969) ที่ศึกษาการเรียนรู้กฎแบบ probabilistic context free grammar

การแปรและการเปลี่ยนแปลงของภาษา

ในเรื่องการเปลี่ยนแปลงของภาษานั้นก็เป็นเช่นเดียวกัน ถ้ากฎในภาษามีลักษณะเป็นแบบพีชคณิตเราก็คงจะเห็นการเปลี่ยนแปลงทางภาษาอย่างทันทีทันใด แต่ความจริงไม่ได้เป็นเช่นนั้น  การเปลี่ยนแปลงของภาษาเป็นเรื่องที่ใช้เวลาเป็นสิบเป็นร้อยปี    ไม่ใช่ว่า  อยู่ ๆ เราเดินไปที่ร้านเหล้าแห่งหนึ่ง แล้วสั่ง ale (ออกเสียง /eil/) ซึ่งเป็นเบียร์ชนิดหนึ่งกลับได้ eel (ออกเสียง /iil/) หรือปลาไหลมาแทนเพราะว่าเมื่อวานนี้ตอนที่เราออกนอกเมืองไปได้เกิดการเลื่อนสระจาก /e/ เป็น /i/ ไปแล้ว   แต่ถ้าหากเรามองว่า  ภาษาในกลุ่มสังคมหนึ่ง ๆ เป็นภาพรวมเชิงสถิติของภาษาของปัจเจกในสังคมนั้น ๆ  เช่น ค่าความน่าจะเป็นของโครงสร้างหนึ่งในสังคมนั้นจะเท่ากับสัดส่วนของคนที่ใช้โครงสร้างนั้นต่อคนทั้งหมด    ในมุมมองแบบนี้  เราก็สามารถมองการเปลี่ยนแปลงของภาษาในลักษณะที่ค่อย ๆ เป็นการเปลี่ยนแปลงในลักษณะที่เลื่อนออกจากศูนย์กลางของคนในสังคมนั้น ๆ ได้

ในเรื่องการแปรของภาษา  ลักษณะการใช้ภาษาเช่นคำหรือโครงสร้างประโยคบางอย่างที่เปลี่ยนไปตามถิ่นที่อยู่ก็เป็นเรื่องที่สามารถนำสถิติมาใช้อธิบายภาพที่เห็นได้ว่า  มีการแปรไปตามถิ่นต่าง ๆ เป็นสัดส่วนมากน้อยเพียงใด   หรือถ้าจะดูการแปรในเชิงแบบลักษณ์ภาษา  ก็สามารถใช้สถิติมาอธิบายภาพสัดส่วนภาษาที่มีลักษณะภาษาต่าง ๆ กันไปได้เช่นกัน

ความน่าจะเป็นกับแบบจำลองไวยากรณ์

แต่คำถามที่ต้องถามต่อไปก็คือ แล้วสถิติหรือความน่าจะเป็นนี้เกี่ยวข้องกับไวยากรณ์ของผู้พูดที่พูดภาษาเดียวในสังคมที่ใช้ภาษาเดียวกันทั้งหมด (monolingual speaker in homogeous speech community) หรือไม่ เพราะนี่คือบริบทที่ชอมสกีอ้างถึงในการสร้างแบบจำลองของสามัตถิยะภาษา (language competence)  ถ้าพิจารณาอย่างผิวเผิน คำตอบก็คือ ไม่น่าจะเกี่ยวข้องกัน  เรื่องทางสถิติไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่นักภาษาศาสตร์ส่วนใหญ่กำลังศึกษาอยู่ ซึ่งเป็นเรื่องของการหาหลักการ (principle) ที่อยู่ภายในของส่วนที่รับผิดชอบเรื่องภาษา (language faculty)  ซึ่งเป็นแบบจำลองในอุดมคติ (idealization) ของคนที่อยู่ในสังคมที่พูดภาษาที่เหมือนกัน  แต่แอบนีย์ (Abney) ได้ตั้งข้อสงสัยว่าสิ่งที่นักภาษาศาสตร์สนใจนี้แคบเกินไปหรือเปล่า   ในสภาพการณ์ปัจจุบันนี้  แบบจำลองของไวยากรณ์ที่นักภาษาศาสตร์สร้างขึ้นสามารถอธิบายภาษาได้ในขอบเขตแคบ ๆ เท่านั้น   ข้อมูลอื่น ๆ ที่ไม่สามารถอธิบายได้หรืออยู่นอกเหนือจากกฎเกณฑ์มักจะถูกมองว่าเป็นเรื่องของการใช้ภาษา (performance) ไม่ใช่เรื่องของสามัตถิยะภาษา  และออกตัวว่าอยู่นอกเหนือจากขอบเขตของการศึกษาทางภาษาศาสตร์   กล่าวคือ นักภาษาศาสตร์ไม่ได้ให้ความสำคัญกับข้อมูลจริงมากนัก  แต่กลับสนใจอยู่กับข้อมูลสังเคราะห์ซึ่งไม่พบเห็นในชีวิตจริง  และบางครั้งก็ยากที่ทุกคนจะตัดสินออกมาในลักษณะเดียวกันว่าเป็นประโยคที่ถูกไวยากรณ์หรือไม่  เช่น

?วันนี้ ฉันเห็นนักเขียนiที่นิดบอกหน่อยว่าแดงกำลังอ่านหนังสือที่ ei วิจารณ์

?Whomi do you think that Bill said that John thought that Harry shaved  ei

*Whoi did you say  was bothered by our talking to ei ?

และในความเป็นจริง  มีข้อมูลมากมายที่ไวยากรณ์แบบที่ใช้กัน คือไวยากรณ์ในเชิงพีชคณิตไม่สามารถอธิบายได้   จริง ๆ แล้วคุณสมบัติแบบพีชคณิตอาจจะเป็นเพียงคุณสมบัติหนึ่งในหลาย ๆ คุณสมบัติของภาษา  เป็นไปได้ไหมว่าเราอาจจะกำลังมองข้ามแง่มุมบางอย่างของภาษาไป   แอบนีย์กล่าวสรุปในเรื่องนี้ว่านักภาษาศาสตร์ได้หลงลืมจุดมุ่งหมายดั้งเดิมของตน  และการเดินตามแนวคิดของชอมสกีเป็นการปิดหนทางการศึกษาภาษาอย่างแท้จริง

แล้วความน่าจะเป็นอยู่ที่ส่วนใดของภาษา

หากความน่าจะเป็นเป็นลักษณะพื้นฐานของภาษาแล้ว  คำถามต่อไปคือ แล้วจะนำเข้ามาผนวกในงานภาษาศาสตร์ที่ตรงไหน  คำตอบคือทุกหนทุกแห่ง  ตั้งแต่เรื่องการรับภาษาอย่างที่กล่าวมา  รวมถึงกระบวนการในทางภาษาทั้งทางด้านการสร้างรูปภาษา (production)  และการรับรู้ (perception)  (ดังตัวอย่างในเรื่องของการเลือกใช้กฎการแปลงคำ (derivation) เพื่อสร้างคำใหม่ที่บางกฎใช้มากบางกฎใช้น้อย  และเรื่องการรับรู้โครงสร้างที่กำกวมว่าจะมองว่าเป็นโครงสร้างหนึ่งมากกว่าแบบอื่น ๆ ที่เป็นไปได้) นอกจากนี้  ยังอยู่ในรูปแทน (representation) ระดับต่าง ๆ ที่ใช้ได้ด้วย  ตั้งแต่ระดับเสียง  การรับรู้ว่าเสียงที่ได้ยินเป็นหน่วยเสียงใด เป็นการมองความน่าจะเป็นว่าในบริบทรอบข้างที่กำหนด  โอกาสที่จะตัดสินเป็นหน่วยเสียงหนึ่ง ๆ มีมากน้อยเพียงใด  ในระดับวิทยาหน่วยคำก็เป็นเรื่องการเลือกใช้วิภัติปัจจัยที่ต่างกัน  กรณีที่สามารถมีตัวเลือกหลายแบบจะมีแนวโน้มว่าบางแบบเป็นที่นิยมใช้มากกว่า  ในระดับวากยสัมพันธ์  เรื่องของ subcategorization ก็มีผู้เสนอหลักฐานว่าน่าจะมีลักษณะเป็นความน่าจะเป็นด้วย   และโครงสร้างประโยคบางโครงสร้างก็สามารถรับรู้และประมวลผลได้ง่ายกว่าโครงสร้างแบบอื่น  ในระดับอรรถศาสตร์  ก็มีผู้เสนอให้ใช้อรรถศาสตร์ความน่าจะเป็น (probabilistic semantics) มาแทนการใช้อรรถศาสตร์เงื่อนไขความจริง (truth-conditional semantics) แบบเดิม  (คือไม่ใช่ฟังก์ชั่นโยงจากโลกที่เป็นไปได้ (possible world) ไปที่ค่าความจริงเท็จ  แต่เป็นฟังก์ชั่นโยงจากโลกที่เป็นไปได้ไปที่ค่าความน่าจะเป็น)  ซึ่งทำให้การเข้าใจความหมายเป็นเรื่องระดับความยากง่ายในการนึกถึงบริบทสถานการณ์ที่เหตุการณ์นั้นจะเกิดได้  (รายละเอียดของการประยุกต์ใช้ความน่าจะเป็นในระดับต่าง ๆ ของภาษาศาสตร์ อ่านได้จากบทต่าง ๆ ในหนังสือ Probabilistic Linguistics)

ประโยชน์ของความน่าจะเป็นต่อการประมวลผลภาษา

การประยุกต์ใช้ไวยากรณ์แบบพีชคณิตในระบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้เราเริ่มเห็นว่า  ไวยากรณ์แบบพีชคณิตที่ใช้กันนั้นอาจไม่สอดคล้องกับการรับรู้ของมนุษย์  และเป็นสาเหตุที่ทำให้การประมวลผลภาษาเป็นเรื่องยาก  กล่าวคือในประโยคหนึ่ง ๆ ที่วิเคราะห์นั้นจะมีโครงสร้างที่เป็นไปได้มากมาย  ก่อให้เกิดปัญหาในเรื่องของความกำกวมซึ่งระบบจะต้องตัดสินว่าโครงสร้างใดประโยคแบบใดควรจะเป็นโครงสร้างที่ต้องการ   หากลองพิจารณาตัวอย่างประโยคอย่าง Companies are training workers  ซึ่งคนเรารับรู้และเข้าใจ (perceive) แบบเดียว  คือ ในแบบที่ are training เป็นกลุ่มของกริยา   แต่ระบบประมวลผลภาษาสามารถมองเห็นเพิ่มอีกสองแบบ คือ  แบบที่ are เป็นกริยาหลักและส่วนที่เหลือเป็น gerund  เหมือนอย่างในประโยค  Our problem is training workers  หรือแบบที่ are  เป็นกริยาหลักและส่วน training เป็นส่วนขยายของ workers เหมือนอย่างในประโยค Those are training wheels   หรือในตัวอย่างประโยค  List the sales of the products produced in 1973 with the products produced in 1972 (Manning and Schutze 1999: 9)  ซึ่งเป็นประโยคที่เราคาดหวังจะใช้สื่อกับคอมพิวเตอร์   ในประโยคนี้ มีผู้รายงานว่า ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติของเขาสามารถแจงส่วนได้ถึง 455 แบบ  การพยายามที่จะแก้ปัญหานี้หรือการพยายามลดความกำกวมที่เกิดขึ้น โดยใช้วิธีเพิ่มกฎทางไวยากรณ์ก็จะส่งผลกระทบต่อประโยคอื่น ๆ  ทำให้ความสามารถในการแจงส่วนประโยคอื่น ๆ ลดลง  ในขณะที่ถ้าพยายามลดกฎทางไวยากรณ์ให้ครอบคลุมประโยคมากขึ้นก็จะส่งผลให้มีความกำกวมเกิดขึ้นมากตามไปด้วย  ปัญหาเหล่านี้ เราจะพบมากเวลาที่แจงส่วนประโยคต่าง ๆ  ประโยคที่ดูเหมือนเป็นประโยคง่าย ๆ และไม่มีความกำกวมทางโครงสร้าง  แต่ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติจะพบว่ามีโครงสร้างที่เป็นไปได้มากกว่าหนึ่งโครงสร้าง  คำถามคือ จะทำอย่างไรที่จะทำให้ระบบประมวลผลภาษาธรรมชาตินั้นสามารถเลือกโครงสร้างให้สอดคล้องกับแบบที่คนเรารับรู้ได้   วิธีการหนึ่งก็คือ การนำเรื่องของความน่าจะเป็นเข้ามาประยุกต์ใช้  โดยกำหนดให้โครงสร้างแต่ละโครงสร้างมีค่าความน่าจะเป็นที่ไม่เท่ากัน  โครงสร้างที่มีค่าความน่าจะเป็นสูงเกินค่าระดับหนึ่ง ก็ให้ถือว่าเป็นโครงสร้างที่คนเราสามารถรับรู้ได้   ปัญหาเรื่องความกำกวมที่เกิดขึ้นนี้เป็นอุปสรรคอย่างมากโดยเฉพาะสำหรับระบบประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ใช้กระบวนทัศน์แบบสัญญะ  ในขณะที่ระบบที่ใช้กระบวนทัศน์แบบสถิติจะจัดการกับปัญหานี้ได้ดีกว่า  เพราะการใช้สถิติเรื่องความน่าจะเป็นจะช่วยในการเลือกว่าโครงสร้างแบบใดที่น่าจะถูกต้องมากที่สุด

ทฤษฎีความน่าจะเป็นกับการประมวลผลภาษา

ในการศึกษาภาษาในเรื่องต่าง ๆ นั้น  เรามักมีการเก็บข้อมูลภาษาจำนวนมากมาเป็นตัวแทนของภาษาที่ต้องการศึกษา เรียกว่าคลังข้อมูลภาษาหรือ ในงานทางภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์  คลังข้อมูลภาษารวบรวมมาเพื่อใช้สองลักษณะ  แบบแรกคือใช้เป็นตัวแทนในการฝึกหรือสอนระบบให้เข้าใจภาษา  และสองคือใช้เป็นข้อมูลจริงที่จะทดสอบการทำงานของระบบ  คลังข้อมูลใช้ฝึกสอนระบบมักจะมีขนาดใหญ่เหมือนเป็นตัวอย่างภาษาจำนวนมากให้ระบบได้เรียนรู้ลักษณะภาษาที่ต้องการประมวลผล  จากนั้นสร้างแบบจำลองในเรื่องที่เกี่ยวกับภาษาขึ้นมา  แบบจำลองที่ใช้อาจเป็นแบบจำลองความน่าจะเป็นตามหลักของเบย์ (Bayes)  หรือใช้สมมติฐานมาร์คอฟ (Markov assumption) เพื่อทำให้โมเดลทางภาษาง่ายต่อการใช้มากขึ้น เช่น คำที่เกี่ยวข้องกับคำหลักที่สนใจจะอยู่ไม่เกิน n ตำแหน่ง  หรืออาจใช้แบบจำลองทางสถิติต่าง ๆ เช่น การจับกลุ่ม (clustering), การใช้แบบจำลองการถดถอย (regression model)  ทั้งหมดเพื่อให้แบบจำลองนี้ทำนายว่าถ้ามีข้อความภาษาใหม่เข้ามาแล้วจะวิเคราะห์อย่างไร  เช่น  ถ้าเป็นระบบกำกับหมวดคำ ก็จะทำนายว่าคำที่พิจารณาอยู่ควรให้เป็นหมวดคำอะไร   ถ้าเป็นระบบการแจงส่วนประโยค ก็จะทำนายว่าโครงสร้างประโยคนั้นควรมีอะไรบ้างสัมพันธ์กันอย่างไร   ชุดของข้อมูลที่นำมาทดสอบมักเป็นข้อมูลคนละส่วนกับข้อมูลที่ใช้ฝึก เพื่อพิสูจน์ว่าเมื่อพบกับข้อมูลภาษาที่ไม่เคยเห็นมาก่อน  แบบจำลองที่เสนอยังสามารถทำนายหรือวิเคราะห์ได้ถูกต้อง

ทฤษฎีสารสนเทศของแชนนอน

โกลด แชนนอน Claude Shannon (1948) เสนอแนวคิดเรื่องทฤษฎีสารสนเทศหรือ information theory มาเพื่อแก้ปัญหาการส่งข้อมูลผ่านทางสายสัญญาณสื่อสาร  ซึ่งก่อนหน้านั้นเป็นปัญหาสำคัญในการส่งข้อมูลไปตามสาย ที่มักมีสัญญาณรบกวนทำให้ข้อมูลที่ได้รับบิดเบือนไปไม่เหมือนที่ส่งมาจากต้นทาง

แชนนอนเสนอวิธีการมองสารสนเทศหรือ information ว่าเกี่ยวข้องกับบริบทและความน่าจะเป็น  เช่น กรณีที่เราเห็นคำ ๆ หนึ่งแล้วคาดเดาได้ง่ายว่าคำต่อไปจะเป็นอะไร  จะมีปริมาณสารสนเทศน้อยกว่าคำที่คาดเดาคำต่อไปได้ยากกว่า  ค่าปริมาณสารสนเทศนี้เรียกว่าเอ็นโทรปี (entropy) ซึ่งเป็นคำที่ใช้ในทางฟิสิกส์สำหรับเป็นดัชนี้วัดสภาวะความไม่เป็นระเบียบ (disorder) ของระบบ  แชนนอนใช้ค่าการคำนวณเอ็นโทรปีแบบเดียวกัน คือ ผลรวมของ log(1/p) ของความเป็นไปได้ในทุกตัวเลือกเพื่อวัดปริมาณสารสนเทศในระบบนั้น  ค่าที่ได้มีหน่วยเป็นบิตต่อข้อความ  และหากเรารู้ค่าความจุ (capacity) ของช่องทางการสื่อสาร  ซึ่งมีหน่วยเป็นบิตต่อวินาที  เราก็สามารถคำนวณหาอัตราการส่งข้อมูลที่เหมาะสมที่จะไม่เกิดปัญหาข้อมูลผิดเพี้ยนไประหว่างการส่ง  โดยคำนวณจากค่าความจุ (capacity) ของช่องทางสื่อสารหารด้วยค่าเอ็นโทรปีของข้อความ  ได้เป็นอัตราการส่งไม่เกินกี่ข้อความต่อวินาทีได้

การคำนวณปริมาณสารสนเทศอาศัยหลักความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข (conditional probability)  และแนวคิดแบบจำลองช่องทางที่มีสัญญาณรบกวน (noisy channel model) นี้ได้ถูกนำมาใช้กับปัญหาการประมวลผลภาษาต่าง ๆ ได้  เช่น  มองการแปลภาษาว่าเป็นการส่งข้อมูลภาษา i ผ่านช่องทางแต่ด้วยเหตุที่มีสัญญาณรบกวนทำให้ปลายทางที่รับข้อความได้รับข้อความเป็นอีกภาษาคือ o  จึงต้องหาภาษาต้นทางหรือ i ที่ดีที่สุดหรือที่ให้ค่าความน่าเป็นของ p(i | o) สูงที่สุด และประมาณการผ่าน p(i) หรือแบบจำลองภาษา i  และ p(o | i) หรือแบบจำลองการแปลงข้อมูลจากภาษา i เป็น o  โดยที่แบบจำลองทางสถิตินี้ได้จากคลังข้อมูลภาษาขนาดใหญ่ที่นำมาใช้เป็นคลังข้อมูลฝึกสอน  ปัญหางานประมวลผลภาษาอื่น ๆ ก็สามารถมองเทียบเคียงในลักษณะเดียวกันนี้ได้  ทำให้งานประมวลผลภาษาทั้งหลายสามารถแก้ปัญหาได้ด้วยวิธีการทางสถิตินี้

https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/informationtheory/moderninfotheory/v/a-mathematical-theory-of-communication

https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/informationtheory/moderninfotheory/v/information-entropy

ไวยากรณ์แบบอิงความน่าจะเป็น

ปัญหาในเรื่องความกำกวมที่เกิดขึ้นจากการประยุกต์ใช้กฎไวยากรณ์แบบพีชคณิตที่นักภาษาศาสตร์ใช้กันนั้นชี้ให้เห็นว่าไวยากรณ์ในแบบที่ศึกษากันอยู่นั้นอาจจะไม่สอดคล้องกับการรับรู้ (perception) ของมนุษย์   คำถามหนึ่งที่เราสามารถถามตัวเองได้คือ “ประโยคหรือวลีนี้ฟังดูเป็นธรรมชาติไหม” (sound natural)  ซึ่งการฟังดูเป็นธรรมชาติเป็นเรื่องที่เป็นระดับชั้น (degree) คือจะตอบว่าฟังดูเป็นธรรมชาติมากหรือน้อยไม่ใช่เรื่องที่จะตอบว่าใช่หรือไม่ใช่    ซึ่งลักษณะคำตอบเช่นนี้เราไม่สามารถอธิบายได้ด้วยกฎที่มีลักษณะตายตัวแบบพีชคณิตได้    แต่สามารถอธิบายได้ด้วยการใช้ไวยากรณ์ที่มีการถ่วงน้ำหนัก (weighted grammar) หรือไวยากรณ์เชิงสถิติคือ ไวยากรณ์ที่ใช้ค่าความน่าจะเป็นประกอบด้วย    ซึ่งแบบจำลองของไวยากรณ์แบบนี้จะสอดคล้องกับวิจารณญาณของมนุษย์ (human judgment)  มากกว่า กล่าวคือ ประโยคที่สร้างขึ้นจากไวยากรณ์นั้นนอกจากจะบอกได้ว่าถูกไวยากรณ์หรือไม่แล้วยังบอกถึงระดับชั้น (degree) ว่าประโยคเหล่านั้นฟังดูเป็นธรรมชาติเพียงใด  และก็ควรจะต้องสอดคล้องกับการรับรู้ของมนุษย์

นอกจากนี้  แนวคิดทางสถิติยังช่วยอธิบายเรื่องของการปรากฏร่วมกันของคำ (collocation) และข้อจำกัดการเกิดร่วมกัน (selectional restriction) ได้  หรืออย่างน้อยก็บอกถึงระดับชั้นของความเป็นธรรมชาติ (degree of naturalness)  ได้ เช่น บอกได้ว่า strong tea และ powerful car จะฟังดูเป็นธรรมชาติมากกว่า strong car กับ powerful tea  เพราะจากค่าทางสถิติ   จะพบว่ามีการปรากฏร่วมกันของ strong กับ tea มากกว่า strong กับ car  ซึ่งบางคนอาจจะแย้งว่าเป็นการยากที่จะกำหนดว่า ความเป็นธรรมชาติ (naturalness) คืออะไร  แต่ในความเป็นจริงความเป็นธรรมชาติเป็นสิ่งที่เราสามารถรับรู้ได้    ความเป็นธรรมชาติเป็นคนละเรื่องกับการมีความหมายที่เข้าใจได้ (meaningfulness)  ตัวอย่างเช่น  เรารู้สึกว่า differential structure ฟังดูเป็นธรรมชาติมากกว่า differential child  ถึงแม้ว่าเราจะไม่รู้ว่า  differential structure หมายถึงอะไรก็ตาม  นอกจากนี้  เรื่องทางสถิติยังสามารถนำมาใช้อธิบายปรากฏการณ์เรื่องอื่น ๆ ในทางภาษาได้อีกด้วย  ตัวอย่างเช่น

(a) การปรับแก้ความผิดพลาด (error tolerance) เช่น เวลาที่ผู้ฟังได้ยินประโยค Thanks for all you help ผู้ฟังมักเลือกที่จะตีความประโยคนี้ใหม่เป็น thanks for all your help มากกว่า ที่จะคิดถึงประโยคนี้ในโครงสร้างที่ถูกไวยากรณ์ซึ่งมีหมายความว่า thanks for all those who you help   เรื่องนี้สามารถอธิบายได้ว่า เพราะความสิ้นเปลือง (cost) ของการแก้ข้อผิดพลาด (error correction) เพื่อให้ได้โครงสร้างที่รู้สึกดีกว่า (preferred) (ซึ่งมีค่าสถิติการใช้มากกว่า)นั้นน้อยกว่าความสิ้นเปลืองของการพยายามสร้าง (derive) โครงสร้างที่ถูกไวยากรณ์แต่มีการค่าสถิติการใช้น้อยกว่า (less preferred)

(b) การเรียนรู้ในทันที (learning on the fly)  เช่น เวลาที่ผู้ฟังได้ยินประโยคว่า a hectare is a hundred ares ผู้ฟังจะสรุปว่า ares เป็นคำนามได้โดยที่ไม่จำเป็นต้องรู้จักคำนี้มาก่อน  การที่คนเราสามารถสร้างโครงสร้างประโยคที่คิดเอาไว้ได้ (pick intended structure) สามารถอธิบายได้ว่า คนเรามีกระบวนการที่จะเรียนรู้ โดยการกำหนดหมวดคำให้กับคำใหม่  เพิ่ม subcategorization frame ของคำกริยาที่เกี่ยวข้อง  และคำนวณค่าความสิ้นเปลืองของการเรียนรู้นั้น   ซึ่งการใช้ไวยากรณ์แบบมีน้ำหนักได้ หรือไวยากรณ์ที่มีการใช้ค่าความน่าจะเป็นก็เป็นวิธีหนึ่งที่สามารถนำมาอธิบายปรากฏการณ์นี้ได้

แนวคิดทางสถิติยังช่วยอธิบายในเรื่องของการเลือกโครงสร้างตามความนิยมใช้ (structural preference) ได้ เช่น ในประโยค the emergency crews hate most is domestic violence  ในประโยคนี้นั้น โครงสร้างที่ถูกคือ the emergency เป็นนามวลีและ crews hate most เป็นส่วนขยายของนามวลี (the emergency (that) crews hate most)   แต่เนื่องจากการเลือกตีความแบบที่ยาวที่สุดเป็นทางเลือกที่นิยมใช้มากกว่า  ในการอ่านรอบแรก เราจึงอ่านนามวลีตัวแรกเป็น the emergency crews  จนเมื่ออ่านต่อ ๆ ไปจนจบจึงพบว่าไม่ถูกต้อง  ต้องย้อนกลับไปอ่านข้อความเดิมใหม่

เบรสแนน (2006) ทำการทดลองเพื่อพิสูจน์ว่าไวยากรณ์มีลักษณะที่อิงสถิติหรือไม่  โดยทำการทดลองประโยคที่เป็น dative alternation คือ ให้อ่านข้อความต่อเนื่องจากนั้นให้เลือกประโยคต่อจากนั้นว่าจะใช้เป็น dative (Susan gave toys to the children) หรือเป็น double object (Susan gave the children toys)  จากนั้นเปรียบเทียบกับ generalization ของ dative alternation ที่สรุปได้จากที่มีผู้ศึกษาไว้จากคลังข้อมูลภาษา  (การเลือกโครงสร้างใดมีหลายปัจจัย เช่น กริยาและประเภทความหมายของกริยา  ประเภทย่อยของคำนามที่เกิดหลังกริยา อธิบายในลักษณะความน่าจะเป็นได้)  ซึ่งก็พบว่ากลุ่มตัวอย่างสามารถเลือกโครงสร้างที่ควรจะเป็นได้  ทำให้คิดได้ว่าสามัตถิยะภาษาที่กลุ่มตัวอย่างมีนั้นมีลักษณะในเชิงความน่าจะเป็นด้วย  นอกจากนี้ ยังศึกษาประโยค dative ที่นักภาษาศาสตร์จัดว่าผิดไวยากรณ์  แต่จากคลังข้อมูลมีการใช้ได้มากหรือน้อยขึ้นกับตัวแปรต่าง ๆ  เมื่อทดลองประโยคกลุ่มนี้ในบริบทตัวแปรต่าง ๆ ก็พบว่ากลุ่มตัวอย่างไม่ได้ตัดสินว่าประโยคนั้นผิดไวยากรณ์แต่ใช้ได้มากหรือน้อยขึ้นกับปัจจัยบริบทที่สอดคล้องกับที่พบในการศึกษาจากคลังข้อมูล  จึงน่าเชื่อว่าสามัติยะภาษาไม่ได้มีลักษณะที่แยกถูกผิดไวยากรณ์แบบชัดเจน   อย่างไรก็ตาม  นิวเมเยอร์ (Newmeyer, 2003) ก็แสดงความไม่เห็นด้วยกับแนวคิดแบบความน่าจะเป็นซึ่งใช้กันอยู่ในกลุ่มนักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักภาษาศาสตร์ปริชานผ่านทางบทความชื่อ Grammar is grammar and usage is usage. ในวารสาร Language

ข้อโต้แย้งความคิดไวยากรณ์แบบอิงสถิติมีมาตั้งแต่ตอนที่ชอมสกีกล่าวว่าไวยากรณ์โครงสร้างนั้นไม่เหมาะสม  เพราะไวยากรณ์โครงสร้างเป็นกลุ่มที่อิงการศึกษาภาษากับข้อมูลจริง  แนวคิดของไวยากรณ์โครงสร้างนั้นสอดคล้องกับแนวคิดไวยากรณ์แบบอิงสถิติ   ขั้นตอนการค้นพบภาษา (discovery procedure) ที่นักไวยากรณ์โครงสร้างกระทำก็คล้ายกับการมองภาษาผ่านแบบจำลองภาษาด้วยวิธีการทางสถิติ  ที่ชอมสกีไม่เห็นด้วยกับการศึกษาภาษาโดยอิงคลังข้อมูล  ก็เพราะมองว่าถ้าเรามองหาไวยากรณ์เฉพาะจากข้อมูลจริง  เราก็จะไม่มีวันพบประโยคบางอย่างที่ถูกไวยากรณ์แต่ไม่มีใครพูด  หรือกล่าวอีกนัยว่าประโยคแบบนี้มีค่าความน่าจะเป็นเท่ากับศูนย์  แต่จริง ๆ แล้ว ในทางสถิติเรามีวิธีประมาณค่าของสิ่งที่ยังไม่เคยพบได้ซึ่งค่าความน่าจะเป็นจะไม่ใช่ศูนย์  ส่วนที่ชอมสกีพูดถึงแบบจำลองมาร์คอฟ (Markov) ซึ่งเป็นออโตเมตาสถานะจำกัดแบบอิงความน่าจะเป็น (probabilistic finite state automata)  ว่าไม่มีทางที่มนุษย์จะประมวลผลภาษาแบบนั้นได้ด้วยเวลาจำกัด  แต่แอบนีย์ก็แย้งว่า  ปัญหาที่เกิดนั้นไม่ใช่เพราะแบบจำลองมาร์คอฟเป็นแบบจำลองทางสถิติ  แต่เป็นปัญหาจากการเป็นแบบจำลองสถานะจำกัด (finite state) ต่างหาก ซึ่งถ้ามองเป็นการประมวลผลแบบเป็นลำดับ (sequential) ก็ย่อมเป็นไปไม่ได้ที่จะประมวลผลข้อมูลมาก ๆ ในเวลาจำกัด แต่หากใช้แบบจำลองที่ประมวลผลแบบขนาน (parallel) ได้ก็ไม่เป็นปัญหา  และที่แบบจำลองมาร์คอฟเป็นที่สนใจและใช้งานได้ดีกว่าแบบจำลองสถานะจำกัดแบบปกติ  กลับเป็นเพราะได้นำเอาเรื่องความน่าจะเป็นมาใช้ต่างหาก

รุ่งอรุณของปัญญาประดิษฐ์

การนำสถิติจากข้อมูลภาษามาใช้เพื่อสอนให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลภาษามนุษย์ได้  เป็นส่วนหนึ่งของงานด้านปัญญาประดิษฐ์ซึ่งอาศัยวิธีการสอนเครื่องให้เรียนรู้จากข้อมูล (machine learning) แทนที่จะต้องบอกรายละเอียดองค์ความรู้ต่าง ๆ ให้  เครื่องจะอาศัยข้อมูลจำนวนมากที่ป้อนให้  เป็นได้ทั้งแบบที่มีการทำให้ดูเป็นตัวอย่าง (supervised) หรือไม่ให้ตัวอย่าง (unsupervised)  การเรียนรู้แบบดูจากตัวอย่าง (supervised) เหมือนกับการให้ข้อมูลพร้อมเฉลยคำตอบที่ต้องการ  เครื่องจะต้องหาทางสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมคือให้คำตอบได้ใกล้เคียงกับเฉลยมากที่สุด  แต่การเรียนรู้แบบไม่มีตัวอย่าง (unsupervised) เครื่องจะต้องพิจารณาจากข้อมูลเอาเองว่าแบบจำลองที่เหมาะสมกับข้อมูลนั้นควรเป็นอย่างไร  วิธีการสอนให้เครื่องเรียนรู้นั้นมีหลากหลายวิธี  ทั้งสองแนวทางอาจใช้แบบจำลองทางสถิติที่แตกต่างกันไปได้  เช่น ใช้ decision tree, Bayesian, support vector machine, neural network, clustering เป็นต้น

แบบจำลองจำนวนมากเป็นแบบจำลองทางสถิติซึ่งช่วยให่้การประมวลผลภาษาโดยวิธีการทางสถิตินี้มีความยืดหยุ่นและปรับเข้ากับการใช้งานจริงได้ง่ายกว่าการเขียนกฎทางภาษาให้เครื่องใช้  ขอเพียงให้มีข้อมูลจำนวนมากพอซึ่งปัจจุบันเป็นยุคที่เรามีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สามารถนำมาใช้งาน เรียกว่าเป็นยุคของข้อมูลใหญ่ (big data) และด้วยพัฒนาการทางคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นทำให้การทำงานด้านนี้เป็นไปได้ดีมากขึ้นเรื่อย ๆ

หากมองพัฒนาการภาพรวมของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเป็นความใฝ่ฝันของมนุษย์ที่จะสร้างคอมพิวเตอร์ที่ฉลาดเหมือนมนุษย์ได้  อลัน ทัวริง (Alun Turing, ค.ศ.1912-1954) ผู้บุกเบิกวงการคอมพิวเตอร์เชื่อว่าคอมพิวเตอร์จะฉลาดได้เหมือนมนุษย์และเสนอวิธีการทดสอบอย่างหนึ่งคือการให้มนุษย์สนทนากับคอมพิวเตอร์ผ่านหน้าจอ  หากมนุษย์ไม่สามารถแยกแยะได้ว่าผู้ที่กำลังสนทนาด้วยนั้นเป็นมนุษย์หรือคอมพิวเตอร์  ก็ให้ถือว่าคอมพิวเตอร์ผ่านการทดสอบที่เรียกว่าการทดสอบทัวริง (Turing test) นี้

ความสนใจงานปัญญาประดิษฐ์ซึ่งครอบคลุมถึงเรื่องภาษา เช่น การแปลภาษา  เติบโตขึ้นในช่วงกลางทศวรรษ 1950s จนมาทศวรรษที่ 1960s หลังรายงาน ALPAC (1966) ออกมาว่างานแปลภาษาด้วยเครื่องไม่มีความจำเป็นและห่างไกลจากความคาดหวัง   ในยุคแรกนั้นเป็นยุคที่เน้นการสร้างองค์ความรู้ในรูปกฎต่าง ๆ เพื่อนำมาใช้  ผลงานที่ออกมาจึงถูกมองว่าเป็นของเล่น (toy model) คือใช้งานได้ในบริบทที่กำหนดไว้ในห้องทดลอง  แต่จะประสบปัญหาในการปรับใช้กับสถานการณ์จริง  ทำให้งานวิจัยปัญญาประดิษฐ์ซบเซาเข้าสู่ยุคที่เรียกกันว่า คิมหันต์กาลของปัญญาประดิษฐ์ (AI winter)

ความสนใจงานปัญญาประดิษฐ์กลับมาเฟื่องฟูอีกครั้งในช่วงทศวรรษ 1980 ที่เริ่มมีการสร้างระบบผู้เชี่ยวชาญ (expert system) สำหรับให้คำตอบในเรื่องเฉพาะหนึ่ง ๆ  และการที่ญี่ปุ่นประกาศเป็นผู้นำของคอมพิวเตอร์ยุคที่ห้า  (fifth generation computing) เพื่อรับการประมวลผลความรู้   ทำให้ประเทศอื่นกลับมาให้ทุนวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์อีก  แต่ระบบผู้เชี่ยวชาญซึ่งอาศัยการให้ความรู้ในรูปของกฎก็พบว่ามีปัญหาในการบำรุงรักษาและขยายงาน  ทำให้งานด้านปัญญาประดิษฐ์กลับมาซบเซาอีกครั้งในช่วงปลายทศวรรษ 1980

จนเมื่อกระแสหลักในงานวิจัยด้านนี้เริ่มหันมาใช้แบบจำลองทางสถิติ  ทำให้งานด้านปัญญาประดิษฐ์เริ่มค่อย ๆ ฟื้นตัวในศตวรรษที่ 21 นี้   ผลสำเร็จที่เป็นหลักสำคัญ ได้แก่  การที่คอมพิวเตอร์ Deep Blue ของบริษัทไอบีเอ็มเอาชนะแชมป์หมากรุกโลกได้ในปีค.ศ. 1977  ในปีค.ศ. 2011 ไอบีเอ็ม วัตสัน (IBM Watson) ได้เข้าร่วมในเกม Jeopardy  และสามารถเอาชนะแชมป์ตลอดกาลสองคนที่ร่วมในการแข่งไปได้  วัตสันแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลข้อความที่ให้มาเป็นคำตอบ  แล้วไปค้นหาความสัมพันธ์ของสิ่งที่ควรนำมาเติมในเป็นคำถามของคำตอบที่อ่านให้ฟัง  คือ “What is ....?”  วัตสันประสบความสำเร็จโดยอาศัยความสามารถในการการค้นหาความสัมพันธ์ของคำต่าง ๆ ในข้อมูลภาษาจำนวนมหาศาลที่เป็นเสมือนฐานความรู้เรื่องต่าง ๆ

และเมื่องานด้านเครือข่ายนิวรอล (neural network) ที่เคยถูกวิจารณ์ว่าไม่มีประสิทธิภาพมากพอในยุคแรกเริ่ม  กลับมาได้รับการพัฒนานำมาใช้ในงานเรียนรู้ด้วยเครื่อง และด้วยการพัฒนาฮาร์ดแวร์ที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้การสร้างเครือข่ายนิวรอลจำนวนมากเป็นไปได้และถูกนำมาใช้ในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง  ในปีค.ศ. 2016 โปรแกรมอัลฟาโก (AlphaGo)  ของบริษัทกูเกิล (Google) สามารถเอาชนะแชมป์หมากล้อมหรือเกมโกะของโลกได้  ถือเป็นก้าวย่างที่สำคัญของวงการปัญญาประดิษฐ์  เพราะการเอาชนะในเกมหมากล้อมนี้  คอมพิวเตอร์ไม่สามารถใช้วิธีคำนวณทุก ๆ ทางเลือกแบบที่เคยเอาชนะมนุษย์ในเกมหมากรุกได้  คอมพิวเตอร์จึงไม่ได้มีความได้เปรียบในการคำนวณแบบเดิม  แต่ด้วยธีการเรียนรู้ที่ใช้เครือข่ายนิวรอลขนาดใหญ่หลาย ๆ ชั้นที่ใช้ในเครือข่ายนิวรอลประดิษฐ์ (artificial neural network) หรือที่รู้จักกันในชื่อ การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ทำให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตัดสินใจโดยเหมือนใช้ญาณทัศน์ “intuition” ว่าควรจะเลือกเดินหรือวางหมากอย่างไร  ความสามารถที่เกิดขึ้นมาจากการได้เล่นเกมนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าทั้งกับคนและกับคอมพิวเตอร์ด้วยกันทำให้สามารถพัฒนากลยุทธ์การเล่นได้ดีขึ้นเรื่อย ๆ  ล่าสุดในเกมไพ่โป๊กเกอร์ ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่คอมพิวเตอร์ไม่มีข้อมูลครบสมบูรณ์เพราะไม่รู้ว่าผู้เล่นอื่นถือไพ่อะไรกันบ้าง และในเกมก็มีการหลอกล่อโกหกคู่ต่อสู้ได้  แต่คอมพิวเตอร์ก็สามารถชนะเซียนพนันทั้งหมดในเกมการแข่งนี้ได้ในปีค.ศ. 2017

ด้วยวิธีการใช้ การหยั่งรู้ลึก “deep learning” ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาต่าง ๆ ในหลาย ๆ ด้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ  การรับรู้ภาพ การแปลภาษา การรู้จำเสียง การสังเคราะห์เสียง  ฯลฯ ต่างก็เพิ่มผลสัมฤทธิ์ขึ้นอย่างน่าประหลาดใจจากวิธีการนี้  งานสร้างสรรค์ไม่ว่าจะเป็นงานแต่งนิยาย กวี ประพันธ์เพลง วาดภาพ  ก็สามารถให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้รูปแบบการสร้างสรรค์จากงานที่ผ่านมาและสร้างสรรค์งานชิ้นใหม่ขึ้นได้  ความก้าวหน้าแบบก้าวกระโดดตรงนี้ที่เกิดขึ้นกับความสำเร็จในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในงานต่าง ๆ ชั่วไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้  ทำให้หลาย ๆ คนเชื่อว่าเราได้ก้าวข้ามข้อจำกัดและกำลังเข้าสู่ยุคที่ปัญญาประดิษฐ์จะฉลาดได้เหมือนมนุษย์  ยุคปัจจุบันนี้จึงถือเป็นรุ่งอรุณของปัญญาประดิษฐ์

The rise of AI ( https://youtu.be/Dk7h22mRYHQ)

ด้วยพัฒนาการที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ ของคอมพิวเตอร์  หลาย ๆ คนจึงเชื่อว่าคอมพิวเตอร์จะมีความสามารถทางภาษาเหมือนมนุษย์ได้  สามารถฟังและพูดได้อย่างเป็นธรรมชาติ สามารถแปลภาษาต่าง ๆ ที่เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากได้  สามารถทำความเข้าใจข้อความและสรุปหาข้อมูล เหตุผลต่าง ๆ ได้ นักปัญญาประดิษฐ์ส่วนมากเชื่อว่าในอนาคตคอมพิวเตอร์จะฉลาดได้มากกว่ามนุษย์และจะพัฒนาตัวเองต่อไปอย่างไม่หยุดยั้งจนมีคำเรียกปัญญาประดิษฐ์ในระดับนี้ว่าเป็น ปัญญาประดิษฐ์ยิ่งยวด (Artificial Super Intelligence)  แต่หลายคนก็เห็นว่าแม้การหยั่งรู้ลึกจะใช้แก้ปัญหาต่าง ๆ ได้มากมาย แต่ก็เป็นความฉลาดเฉพาะเรื่อง (Artificial Narrow Intelligence) ยังมีความสามารถพื้นฐานอีกมากที่เครื่องยังไม่สามารถทำและเรียนรู้ได้เหมือนมนุษย์  การก้าวไปสู่ขั้นปัญญาประดิษฐ์เทียบเท่ามนุษย์ (Artificial General Intelligence)  นั้นยังคงต้องใช้เวลา

MIT Deep Learning Basics: Introduction and Overview  (2019)  https://youtu.be/O5xeyoRL95U

นอกจากนี้  ยังมีคำถามว่าทั้งหมดนี้เป็นเพียงการประมวลผลข้อมูล ไม่มีความเข้าใจเกิดขึ้น  เหมือนที่เซิร์ล (Searle, 1980) เคยตั้งคำถามโดยยกตัวอย่างสมมติ ห้องภาษาจีน Chinese room ที่มองว่าถึงเราจะมีคนนั่งในห้องคอยอ่านและเลือกตัวอักษรจีนเพื่อโต้ตอบกับคนภายนอกโดยอาศัยชุดความรู้หรือคำสั่งที่กำหนดให้  แม้ว่าจะโต้ตอบได้เป็นธรรมชาติเหมือนผู้พูดภาษาจีน แต่คน ๆ นั้นก็ไม่มีความเข้าใจใด ๆ ในภาษาจีน เป็นเพียงทำตามชุดคำสั่งที่มีให้  จึงไม่ควรนับว่าเป็นความเข้าใจภาษาแบบที่มนุษย์มีหรือไม่ แต่หากดูว่า คอมพิวเตอร์สามารถใช้ภาษาโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ  สามารถระบุว่าเห็นอะไรในภาพที่ดูโดยที่ไม่เคยมีการสอนมาก่อน  เหมือนที่กูเกิลใช้การหยั่งรู้ลึก (deep learning) ในปีค.ศ. 2012 ระบุได้ว่าภาพไหนมีแมวอยู่โดยที่ไม่มีการสอนมาก่อนว่าแมวมีรูปร่างหน้าตาอย่าไร  อาศัยการรับรู้ภาพต่าง ๆ จำนวนมากทำให้สามารถระบุว่าสิ่งไหนคือ “แมว”  ในการแปลภาษา Google Translate ก็แปลงภาษาเป็นข้อมูลตัวเลขที่เสมือนแทนความหมายกลาง (interlingua) ก่อนที่จะแปลงไปสู่คู่ภาษาอื่น ๆ  หรือโปรแกรม GPT-2 ที่สามารถเขียนบทความโดยได้ความต่อเนื่องเป็นเรื่องราว ใช้ภาษาได้ถูกต้องตามไวยากรณ์ มีความสอดคล้องของประธานกริยากรรม  ใช้กลไกการเชื่อมโยงความไม่ว่าจะเป็น การใช้คำสรรพนาม การใช้นามวลีชี้เฉพาะ การใช้คำเรียกชื่อ ทำให้ได้บทความที่เหมือนเขียนด้วยคนจริง ๆ ที่มีการศึกษาดี สิ่งเหล่านี้แม้จะไม่เหมือนกับสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในการประมวลผลภายในสมองมนุษย์  แต่อาจจะเทียบเคียงได้หรือไม่   กับการสร้างมโนทัศน์ การสร้าง “ความเข้าใจ” สิ่งต่าง ๆ ด้วยวิธีการของเครื่องเอง  และหากในอนาคต คอมพิวเตอร์สามารถใช้ภาษาโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติจริง ๆ แล้ว  เราจะกล่าวได้หรือไม่ว่า คอมพิวเตอร์มีความสามารถทางภาษาเหมือนมนุษย์  หรือมีระบบหรือไวยากรณ์ภาษาที่ทำให้เข้าใจภาษาได้?

Better Language Models and Their Implications.

https://openai.com/blog/better-language-models/

งานประมวลผลภาษาไทย

พัฒนาการของานประมวลผลภาษาไทยก็เป็นไปตามกระแสสากล งานช่วงแรกเป็นงานที่ใช้กฎทางภาษา  ต่อมาจึงมีการเริ่มใช้สถิติจากคลังข้อมูลมาช่วยแก้ปัญหา  เรื่อยมาจนถึงมีการใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องแบบต่าง ๆ มาทดลองใช้ และมาเป็นการใช้การเรียนรู้ด้วยเครือข่ายนิวรอลในปัจจุบัน  ตัวอย่างเช่น งานการตัดคำภาษาไทยซึ่งถือเป็นงานพื้นฐานที่สุดในการประมวลผล เนื่องจากภาษาไทยเขียนต่อเนื่องโดยไม่มีการวรรคคำ จึงจำเป็นต้องมีการตัดข้อมูลเป็นคำเพื่อจะประมวลผลในระดับต่อไปได้  งานเริ่มแรกพยายามใช้กฎทางอักขรวิธี Thairatananond (1981) เสนอแนวคิดนี้แต่กฎที่ทำได้เป็นกฎในระดับพยางค์เป็นหลัก  แต่เมื่อไม่สามารถใช้วิธีการนี้แก้ปัญหาได้จึงมีการใช้พจนานุกรมเพื่อเป็นตัวช่วยในการตัดสินว่าคำคืออะไร (วิรัช ศรเลิศลํ้าวาณิช 2536)  แต่ปัญหาที่พบคือความกำกวมของการตัดคำเนื่องจากข้อความเดียวกันจะตัดได้หลายแบบ จึงมีการใช้แนวคิดการใช้สถิติแบบเอ็นแกรมของคำมาใช้ (Kawtrakul et al. 1995)  แต่แนวคิดก็มีปัญหาเนื่องจากข้อมูลการตัดคำที่ได้จากการเตรียมข้อมูลอาจมีปัญหาไม่สม่ำเสมอได้  Aroonmanakun (2002, 2004) จึงใช้เอ็นแกรมของพยางค์ซึ่งมีความคงที่มากกว่ามาตัดพยางค์ก่อนแล้วจึงรวบพยางค์ที่ได้เป็นคำด้วยวิธีการทางสถิติ  นอกจากนี้ ก็มีงานที่ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องอย่าง Meknavin et al. (1997) ใช้ลักษณะลักษณ์บางอย่างช่วยตัดสิน และก็มีงานอื่น ๆ ที่ใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องอย่าง Decision Tree, CRF (conditional random field), SVM (support vecyor machine) มาใช้ จนภายหลังแนวคิดแบบเครือข่ายนิวรอลที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) เป็นที่นิยมจึงมีการตัดคำด้วยวิธีการนี้ เช่น โปรแกรม AttaCut (Chormai et al. 2019)

บทสรุป

ถึงแม้ว่าแนวทางการใช้สถิติจะเป็นสิ่งที่ยอมรับกันในภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบัน  และถึงแม้ว่าแอบนีย์จะพยายามชี้ให้เห็นลักษณะบางอย่างของภาษาที่สามารถอธิบายด้วยวิธีการทางสถิติได้   แต่การใช้สถิติเพียงอย่างเดียวจะเป็นคำตอบของการสร้างแบบจำลองภาษา (language model) ได้จริงหรือ    แบบจำลองภาษาจำเป็นต้องมีกฎต่าง ๆ ทางภาษาศาสตร์อีกหรือไม่   จำเป็นที่จะต้องมีการผสมผสานระหว่างกฎทางภาษากับการประยุกต์ใช้สถิติหรือไม่  คำถามเหล่านี้เป็นคำถามที่ยังต้องการคำตอบ   นักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์บางกลุ่มก็ไม่สนใจในเรื่องของภาษาศาสตร์อีกเลยเพราะเชื่อว่าสามารถใช้แนวทางทางสถิติเพียงอย่างเดียวในการแก้ปัญหาการประมวลผลภาษาธรรมชาติได้   เช่น  ให้คอมพิวเตอร์หาเอาเองว่าหมวดคำที่ควรจะมีในภาษานั้น ๆ มีอะไรบ้างโดยใช้สถิติเรื่องของการจัดกลุ่ม (clustering analysis)  ให้คอมพิวเตอร์หาเอาเองว่าคำแต่ละคำมีความหมายอะไรได้บ้าง โดยใช้วิธีการทางสถิติแบบต่าง ๆ  (sense discrimination)  หรือใช้สถิติเพื่อช่วยในการแยกคำ (word segmentation) การกำกับหมวดคำ (part of speech tagging) และเลือกความหมายของคำ  (sense disambiguation)  หรือค้นหาเอกสารที่ต้องการ (information retrieval) โดยการเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่างคำค้นกับคำที่ปรากฏในเอกสารโดยใช้แนวคิดทางสถิติ เช่น เวกเตอร์ เพื่อคัดเลือกเอกสารที่มีค่าเวกเตอร์ใกล้เคียงสิ่งที่ต้องการมากที่สุด   หรือใช้คอมพิวเตอร์เพื่อช่วยวิเคราะห์เอกสารและสรุปสาระสำคัญในเอกสารนั้นโดยวิธีการทางสถิติ   ทั้งหมดนี้สามารถกระทำได้โดยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ลักษณะต่าง ๆ ของภาษาจากคลังข้อมูลภาษาจำนวนมหาศาลที่ป้อนให้  โดยเปรียบเสมือนมนุษย์เรียนรู้ภาษาจากการได้ยินได้ฟังภาษานั้นอยู่เสมอ   แน่นอนว่า วิธีการทางสถิติสามารถช่วยให้คอมพิวเตอร์กระทำสิ่งเหล่านี้ได้อย่างถูกต้องน่าพอใจในระดับหนึ่ง  แต่สาเหตุที่คอมพิวเตอร์ทำงานได้ถูกต้องเพราะคอมพิวเตอร์ได้เรียนรู้ค่าความน่าจะเป็นที่ต้องการจากข้อมูลภาษาที่ให้  สิ่งเหล่านี้ได้สะท้อนให้เราเห็นหรือไม่ถึงความจริงที่ซ่อนเร้นอยู่ว่าคนเรามีความสามารถทางภาษาได้อย่างไร  แบบจำลองของภาษาที่แท้จริงควรจะเป็นอย่างไร

อ้างอิง

วิรัช ศรเลิศลํ้าวาณิช. (2536). การตัดคําในระบบแปลภาษา (Word Segmentation for Thai in Machine Translation System). การแปลภาษาดวยคอมพิวเตอร์. NECTEC. หน้า 50–55.

Aarts, B. (2007). Syntactic gradience: the nature of grammatical indeterminacy. Oxford; New York: Oxford University Press.

Abney, Steven. (1996). Statistical methods and linguistics. In Judith Klavans and Philip Resnik, eds., The Balanacing Act. Cambrdige, MA.:MIT Press. (http://www.vinartus.net/spa/95c.pdf)

Aroonmanakun, W. (2002). Collocation and Thai Word Segmentation. In Thanaruk Theeramunkong and Virach Sornlertlamvanich, eds. Proceedings of the Fifth Symposium on Natural Language Processing & The Fifth Oriental COCOSDA Workshop

Aroonmanakun, W., and Rivepiboon, W. (2004). A Unified Model of Thai Word Segmentation and Romanization. In Proceedings of The 18th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation, Dec 8-10, 2004, Tokyo, Japan. 205-214.

Bresnan, Joan. (2006). Is syntactic knowledge probabilistic?  Experiments with the English dative alternation.   Invited paper to appear in the proceedings of the International Conference on Linguistic Evidence, Tuebingen, 2-4 February 2006.

Chormai, P., Prasertsom, P., & Rutherford, A.T. (2019). AttaCut: A Fast and Accurate Neural Thai Word Segmenter. ArXiv, abs/1911.07056.

Gold, E. Mark. (1967). Language identification in the limit. Information and Control 10:447-474.

Horning, James hay. (1969). A study of grammatical inference. Ph.D. thesis. Stanford University.

Jurafsky, Daneil and James H. Martin. (2000). Speech and Language Processing. Englewood Cliffs: New Jersey.

Manning, Christopher and Hinrich Schutze. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. Cambridge: MIT Press.

Meknavin, S., Charoenpornsawat, P., Kijsirikul, P. (1997). Feature-based Thai Word Segmentation. Proceedings of the Natuaral Language Processing Pacific Rim Symposium (NLPRS) 1997

Newmeyer, Frederick J. (2003). Grammar is Grammar and Usage is Usage. Language 79, 682-707

Rens Bod, Jennifer Hay, and Stefanie Jannedy. (2003). Introduction In Probabilistic Linguistics. Edited by Rens Bod, Jennifer Hay, Stefanie Jannedy. MIT Press. [p1-10]

Searle, John (1980). Minds, Brains, and Programs. in Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457.

Thairatananond, Y. (1981). Towards the Design of a Thai Text Syllable Analyzer. Master thesis, Asian Institute of Technology.

Notes

[←1]

รูปจาก https://en.wikipedia.org/wiki/Noam_Chomsky

[←2]

เรื่องการปฏิเสธและการบอกปริมาณเป็นเรื่องที่เป็นปัญหาทางความหมายโดยเฉพาะจากมุมมองทางตรรกศาสตร์ที่มีปัญหาเรื่องความกำกวมของขอบเขตว่าคลุมไปถึงแค่ไหน

[←3]

รูปจาก http://www.ling.hawaii.edu/faculty/stanley/

[←4]

ความคิดเรื่องการไม่มีวิทยาหน่วยคำในไวยากรณ์ศัพทการกพัฒนาขึ้นมาในภายหลัง และเป็นความคิดแบบเดียวกับกลุ่มของราเจนดา สิงห์ (Rajendra Singh) และอลัน ฟอร์ด (Alan Ford) จากมหาวิทยาลัยมอนทรีออล (University de Montreal)  ซึ่งทั้งสองกลุ่มได้ออกหนังสือ Exploration in seamless morphology ในปีค.ศ.2003

[←5]

บทความ Some Thoughts On Lexicase (Blake 2002) จะว่ามี 2 บทบาทใหญ่ (macro role) คือ actor กับ undergoer

[←6]

รูปจาก https://en.wikipedia.org/wiki/Noam_Chomsky

[←7]

เก็บความจาก Hornstein et al. 2005

[←8]

การผสานเป็นกระบวนการสร้างโครงสร้างต้นไม้จากล่าง (bottom up) ขึ้นไปเรื่อย ๆ  แต่ละส่วนของต้นไม้จะมาผสานกันเป็นโครงสร้างใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ

[←9]

ในงาน MP ช่วงหลังมองว่าการย้ายที่จริง ๆ คือ การคัดลอก (copy) และการผสาน (merge) และจะอธิบายในลักษณะของการผสานและคัดลอกนี้มากกว่าการเคลื่อนย้าย

[←10]

รูปจาก https://www-csli.stanford.edu/people/bresnan-joan

[←11]

ไวยากรณ์ที่นำเสนอให้หน้าที่ไวยากรณ์เป็นหน่วยพื้นฐานทางวากยสัมพันธ์และแสดงให้เห็นว่าสามารถวิเคราะห์รูปแทนทางวากยสัมพันธ์เป็นเครือข่ายความสัมพันธ์ทางไวยากรณ์ได้ คือ Relation Grammar ของ Paul Postal และ David Perlmutter

[←12]

นอกจากนิยาม f-command แบบนี้  ในงานช่วงหลังยังมีนิยาม f-command ที่มีรายละเอียดแตกต่างไปบ้าง  เช่น นิยามใน Falk (2001: 122) แต่หลักการยังคงเดิมคือเป็นการ f-command ในโครงสร้าง f-strcuture

[←13]

งานทางภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่พัฒนาโปรแกรมโดยอิงทฤษฎีภาษาศาสตร์ในช่วงเวลานั้น นอกจากงานของห้องแล็ป Hewlett-Packard ยังมีงานของศูนย์วิจัย Xerox Palo Alto ที่ใช้ทฤษฎี LFG ของเบรสแนนกับแคปลัน  งานของ SRI International ซึ่งมี Barbara Groz, Jerry Hobb, ฯลฯ ทำงานอยู่  งานในมหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียที่ใช้ไวยากรณ์ Tree-Adjoining Grammar ของ Joshi   งานในมหาวิทยาลัย Edinburgh ที่ใช้ไวยากรณ์ Combinatory Categorial Grammar ของ Steedman (Flickinger et al. 2020)

[←14]

ในงานช่วงหลังจะใช้ SUBCAT <> แทนเพื่อบอก subcategorocation เช่น give มี subcat <NP[nom], NP[acc], NP[dat]>

[←15]

รูปจาก https://www.ae-info.org/ae/Member/Steedman_Mark

[←16]

CCG มีการแยกประเภท slash ที่อยู่ใน function เป็นสี่ประเภทแสดงด้วยเครื่องหมาย  *, x, , และ . ตามหลัง slash  เช่น  X/*Y Y => X ซึ่งจะมีผลต่อการสนธิว่าอะไรที่สามารถสนธิกันได้   แต่เพื่อให้ง่ายต่อการทำความเข้าใจทฤษฎีนี้เบื้องต้น  ในที่นี้จะละประเภทย่อยทั้งสี่  และเขียนด้วยเครื่องหมาย slash เท่านั้น

[←17]

รูปจาก https://ruccs.rutgers.edu/prince

[←18]

รูปจาก https://cogsci.jhu.edu/directory/paul-smolensky/

[←19]

รูปจาก https://www.umass.edu/linguistics/member/john-mccarthy

Table of Contents

ไวยากรณ์ปริวรรต

ไวยากรณ์ศัพทการก

ไวยากรณ์กำกับและผูกยึดกับมินิมัลลิสต์โปรแกรม

ไวยากรณ์ศัพทหน้าที่

ไวยากรณ์โครงสร้างวลีเน้นส่วนหลัก

ไวยากรณ์ปทารถะ

ทฤษฎีอุตมผล

ภาษาศาสตร์ความน่าจะเป็น