具象化（情報検索）

情報検索と自然言語処理 における具体化とは、人、場所、または物に関する抽象的な概念を、人口統計^[1]または心理統計^[2]属性またはその両方の特徴セットなど、プログラミング言語で作成された明示的なデータモデルまたはその他のオブジェクトに変換するプロセスです。具体化によって、以前は暗黙的、表現されていない、または表現できない可能性のあるものが明示的に定式化され、概念的 (論理的または計算的) 操作に利用できるようになります。

自然言語の文を変換して、その中の行動や出来事を定量化可能な変数にするプロセスが意味解析である。^[3]たとえば、「ジョンは猛烈にアヒルを追いかけた」は次のように変換できる。

(e)(chasing(e) & past_tense(e) & actor(e,John) & furiously(e) & patients(e,duck) が存在します)。

もう一つの例は「サリーはジョンは意地悪だと言った」で、これは次のように表現できます。

(u,v)(言うこと(u) & 過去形(u) & 俳優(u,Sally) & それ(u,v) & である(v) & 俳優(v,John) & 意味(v))が存在します。

このような形式的な意味表現により、時制、様相、副詞構文、命題論証 (例: 「サリーは X と言った」) などの使用により扱いにくいと思われるステートメントに対しても、古典的な一階述語計算のツールを使用できます。これは、述語計算がより複雑な代替手段 (高階論理、様相論理、時相論理など) よりも理解しやすく単純であり、それを操作するためのより優れた自動化ツール (例:自動化された定理証明器やモデル チェッカー) が存在するため、利点となります。

意味表現は、第一階述語論理の応用以外にも、同義語句の自動発見など他の目的にも使用できます。^{[4] [5]}

意味表現は準論理形式と呼ばれることもあり、存在変数はスコーレム定数として扱われることもある。^[5]

すべての自然言語構造が一律に第一階論理に翻訳できるわけではありません。例と説明については、 donkey sentence を参照してください。

• 飲酒者のパラドックス
• 非第一順序化可能性
• 具象化（コンピュータサイエンス）
• 物象化（誤謬）
• 具体化（知識表現）