析を行うものである。PAXは基本的にチャート法と同等の構文解析アルゴリズ
ムになっている。我々の型判断システムはPAXのプロセスと通信データの関係
を反転させたものになっている。また、我々のシステムと同等の構文解析システ
ムがICOTの瀧によって考案されている。

文法及び辞書記述の例[主語と目的語の意味的関係の動的決定]

以下の文法規則例は、主語に依存していかに目的語の意味範疇の適切性が動的
に変更されるかを示している。

             {np,[sem=Subj]} < ({vp,VP} → {s,VP=[agent=Subj]}) 

この規則は、型npの上位の型が関数型“vp→s"であることを示しており、
あるオブジェクトがnpとして判断されたならば、それはvpという型を持つオブ
ジェクトが適用されると結果としてsという型のオブジェクトになるような関数
でもあるということを意味している。この規則ではvpが持つ全ての記述はsにマ
ージされ、npのsemという素性の値はsのagentという素性の値と単一化され
る。
次にこの規則に対応する語彙項目を掲げる。

   eats: {np,[sem=Obj]} → {vp,[agent=Ag:{animal,[eat_obj=Obj]}]} 
   john: {np,[sem={human,Id,[name='John']}]} 
   the_tiger: {np,[sem={tiger,Id,[]}]} 

この辞書ではオブジェクトeatsはnp→vpという型であり、さらに記述が付
加されている。その記述に書かれているのは、agentという素性の値は型付き変
数であり、その型はanima1というソートであって、そのeat_objという素性の値
が型npのsem素性の値と単一化されているということである。
意味範疇を定義する規則は次のものとする。

                    {tiger,[]} < {animal,[eat_obj=E:{animal,[]}]} 
                    {human,[]} < {animal,[eat_obj=E:{food,[]}]} 

この規則の意味は、トラは動物を食べる動物であり、人問は食べ物を食べる動
物であるということである。
この文法規則と辞書のもとではjohnもthe_tigerも意味範疇は動物であるが、
(the_tiger,eats,john):sという判断は成功するのに(john,eats,the_tiger):
sという判断は失敗する、その理由はこの意味範疇を統御する規則のもとではトラ
は食べ物として判断できないからである。


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