by ご近所のきよきよ

　意味のマッチングはオントロジー記号を厳密に管理することでなく、オンデマンドで意味の相同性を解析することで何％の確かさで一致するというふうに実現していかねば成らないと気がつきました。言葉は無数の表現を持っているからです。表現だけを一致しているか見ていても、深層の意味までの相同性を見出すことはできないのです。

　オントロジー意味記号の記号が言語表現中にあるかをみて、あったら意味の構造を把握して、更に深く意味レベルの一致さをオンデマンド解析で追求していく。オントロジー記号は厳密な管理下に置くことはしない。オントロジー記号が下位の意味表記に落とされる物でもよい。総体的に意味記号のどれがマッチングをしている２項の中に残るかで、意味の一致さを計っていく。和葉はそんなシステムとして実現していくつもりです。そこで、意味表記ですが、次に例を挙げておきましょう。

（例文１）上の文中の傍線の単語を除いてしまうと、「私　行きます」というようになって、意味が全然分からなくなってしまうか、おかしなことばつかいになってしまう。

（意味表記）(SENTENCE,ID=1;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;除く))(TERM,CASE=directobject;(TYPE;ND)(WORD;単語)(ATTRIBUTE;(TERM,CASE=attach;(TYPE;ND)(WORD;傍線)(ATTRIBUTE;(TERM,CASE=in;(TYPE;ND)(WORD;文)(ATTRIBUTE;(TERM,CASE=up;)))))

(SENTENCE,ID=2;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;なる))(TERM,case=as;(TYPE;ND)(WORD;私　行きます)))

(SENTENCE,ID=3;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;分からなくなってしまう)(ATTRIBUTE;TYPE(AV)(WORD;全然)))(TERM,CASE=agent;(TYPE;ND)(WORD;意味)))

(SENTENCE,ID=4;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;なってしまう))(TERM,CASE=result;(TYPE;ND)(WORD;ことばつかい)(ATTRIBUTE;(TERM;(TYPE;AN)(WORD;おかしな)))))

(SENTENCE;(TERM,CASE=cause;(ID;1))(TERM,CASE=result;(ID;2))(TERM,CASE=result;(ID;3))(TERM,CASE=result;(ID;4)))

（例文２）おもに体言について、連体修飾語の文節であることを示している。

（意味表記）

(SENTENCE,ID=1;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;つく))(TERM,CASE=to;(TYPE;ND)(WORD;体言)（ATTRIBUTE;(TERM;(TYPE;AN)(WORD;おもに))))）

(SENTENCE,ID=2;(TERM;(TYPE;BE)(WORD;である))(TERM,CASE=attribute;(TYPE;ND)(WORD;文節)(ATTRINUTE;(TERM;(TYPE;ND)(WORD;連体修飾語))))

(SENTENCE,ID=3;(TERM;(TYPE;VB)(WORD;示している)(ATTRIBUTE;(TERM;(ID;1))))(TERM,CASE=directobject;(TYPE;ND)(WORD;こと)(ATTRIBUTE;(TERM;(ID;2))))))

例文２は次のように言うこともできます。

（例文３） おもに体言について、連体修飾後の文節を作ります。

例文２と例文３は文の構造が異なりますが、同じ意味であると同定しなくてはいけません。

「作る」と「であることを示す」はかなりの確信度で同じいみであることをオンデマンドで解析することになります。それは、同じ（say reality）という同じオントロジーを持つことを連想から得ていくことです。

おわり