It is suggested that the difference between co-referential and bound reflexive pronouns found in many languages can be accounted for by using the notion of the case extension of a type <1> quantifier. Given this proposal the co-referential pronouns get their meaning when the corresponding NP takes nominal case extension first. Bound reflexives are reflexivisers in the sense that they are not case extensions of quantifiers although they also transform binary relations into sets. Examples from Japanese and from Polish are discussed.
Floating quantifiers(FQs) in English exhibit both universal and language specific proper- ties This paper discusses how such syntactic and semantic characteristics can be explained in terms of a constraint-based, lexical approach to the floating quanti- fer construction within the framework of Head-Driven Phrase Structure Grammar(HPSG). Based on the assumption and FQs are base-generated VP modifiers, this paper proposes and account in which the semantic contribution of FQs consists of a "lexically retrieved" universal quantifier taking scope over the VP meaning.P meaning.
Aoun and Li (1989) and Hornstein (1995) suggest that the cross-linguistic contrast in quantifier scope between English and East Asian languages is attributed to the parametric difference in the base subject position, viz. VP-internal position in English and Spec IP in East Asian languages. This paper argues that their suggestion is untenable, and that the cross linguistic contrast in question is due to the parametric difference that English permits and East Asian languages do not permit (overt) object shift.
This paper investigates the idiosyncratic understanding of universal quantifiers such as every, each or all by young children at the ages of 4 to 7, and argues that the phenomenon is explicable in terms of the maturation of both the cognitive system and the linguistic system. Evidence for this dual explanation comes from the fact that the visual input, a picture, plays a key role in determining the children’s conceptual representation, suggesting the need for the central integration of visual and linguistic elements; and from the fact that a quantifier in the linguistic input has an intrinsic property, i.e. a <+focus> feature. I have tried to explain the nature of the cognitive factors in terms of the function of the central system, suggesting a modified form of Smith & Tsimpli’s (1995) version of Fodor’s (1983) modularity hypothesis. Conceptual representations of two kinds are in competition with each other and they are integrated into a neutral LOT (Language of Thought) representation at some point . In the process of this integration, the representations from the visual input predominate over those from the auditory input, though the quantize. (treated as new information provided by the latter) is salient in the final representations. When visual conceptual representations predominate over purely linguistic ones, quantifier spreading errors occur. By contrast, when the relevant grammatical knowledge has developed sufficiently to counteract the conceptual representations, this peculiar behaviour by children should disappear. It is argued that children have to learn two kinds of grammatical fact with regard to universal quantification: (i) they have to learn the status of the quantifier as a functional head of DP so that it has to be positioned inside DP; and (ii) they have to learn the Left-Branch Condition which specifies that movement of an element in the left-branch position is possible only by pied-piping the entire phrase.
The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore are, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiperson criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interaction may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.
We introduce a new approach to optimize the parameters in biological kinetic models by quantifier elimination (QE), in combination with numerical simulation methods. The optimization method was applied to a model for the inhibition kinetics of HIV proteinase with ten parameters and nine variables, and attained the goodness of fit to 300 points of observed data with the same magnitude as that obtained by the previous optimization methods, remarkably by using only one or two points of data. Furthermore, the utilization of QE demonstrated the feasibility of the present method for elucidating the behavior of the parameters in the analyzed model. The present symbolic-numeric method is therefore a powerful approach to reveal the fundamental mechanisms of kinetic models, in addition to being a computational engine.
May(1985) argued that the regress problem of antecedent-contained deletion (ACD) construction could be resolved easily by positing QR. But the proposal has some conceptual and empirical problems. To resolve the problems of QR account on ACD, Hornstein(1994) suggested a new approach viz. LF A-movement approach. In the Minimalist framework, an object raises to the [Spec, Agro] to check the accusative case. Through this movement, the regress problem can be resolved naturally without QR. But the LF A-movement account has the same conceptual problem as the QR approach. In addition to the conceptual problem, it has also empirical problems which were pointed out by Kennedy(1997). To solve the problems, I propose that the object raise to [Spec Agro] overtly as Koizumi(1993, 1995) and Lasnik(1995) insisted. In addition to the proposal, I adopt another assumption that only the copy of a quantifier could become a variable by the vehicle change, which was suggested by Brody(1995). With the above proposals, the unnatural QR operation could be dispensed with and the conceptual and empirical problems which were made concerning the LF A-movement approach could be resolved.
This study analyses on the history of uniform convergence, and discusses its educational implications. First, this study inspects 'overflowing of the Euclidean methodology' which was suggested by Lakatos as a cause of tardy appearance of uniform convergence, and reinterprets that cause in the perspective of 'symbolization'. Second, this study looks into the emergence of uniform convergence of Seidel and Weierstrass in this viewpoint of symbolization. As a result, of analysis, we come to know that the definition of uniform convergence had been changed into the theory of 'domain and graph' from that of 'point and function value' by the location change of the quantifier. As these results, this study puts forward an educational suggestion from an angle of epistemological obstacle, concept definition and concept image.
In this paper, we propose a 4-step inference method needed for constructing a natural language communication system. The method is used to obtain fuzzy quantifier Q′when QA is Fisr τ⇔ Q′(m′A) is mF is m"is τ is inferred (Q, Q′: quantifiers, A: fuzzy subject, m′, m": modifiers, y: fuzzy predicate, τ: truth qualifier). We show that Q′is resolved step by step for two types of Q, including a non-increasing type (few,...) and a non-decreasing type(most,...).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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