Refine
Document Type
- Article (2)
- Part of a Book (1)
Has Fulltext
- yes (3)
Is part of the Bibliography
- no (3)
Keywords
- Vagheit (3) (remove)
The Strongest Meaning Hypothesis (SMH henceforth), a pragmatic principle motivated in Dalrymple et al.'s (1998) study of reciprocals, has recently been applied to problems in implicatures (Chierchia et al. to appear) and Vagueness (Cobreros et al. 2011). In this snippet, I argue that the SMH can apply to embedded sentences, which is perhaps unusual for a pragmatic principle.
In this paper, I revisit the arguments against the use of fuzzy logic in linguistics (or more generally, against a truth-functional account of vagueness). In part, this is an exercise to explain to fuzzy logicians why linguists have shown little interest in their research paradigm. But, the paper contains more than this interdisciplinary service effort that I started out on: In fact, this seems an opportune time for revisiting the arguments against fuzzy logic in linguistics since three recent developments affect the argument. First, the formal apparatus of fuzzy logic has been made more general since the 1970s, specifically by Hajek [6], and this may make it possible to define operators in a way to make fuzzy logic more suitable for linguistic purposes. Secondly, recent research in philosophy has examined variations of fuzzy logic ([18, 19]). Since the goals of linguistic semantics seem sometimes closer to those of some branches of philosophy of language than they are to the goals of mathematical logic, fuzzy logic work in philosophy may mark the right time to reexamine fuzzy logic from a linguistic perspective as well. Finally, the reasoning used to exclude fuzzy logic in linguistics has been tied to the intuition that p and not p is a contradiction. However, this intuition seems dubious especially when p contains a vague predicate. For instance, one can easily think of circumstances where 'What I did was smart and not smart.' or 'Bea is both tall and not tall.' don’t sound like senseless contradictions. In fact, some recent experimental work that I describe below has shown that contradictions of classical logic aren’t always felt to be contradictory by speakers. So, it is important to see to what extent the argument against fuzzy logic depends on a specific stance on the semantics of contradictions. In sum then, there are three good reasons to take another look at fuzzy logic for linguistic purposes.
Türkçe, Almanca, İngilizce gibi doğal dillerde bir tümce temelde özne ve yüklemden oluşur. Benzer şekilde biçimsel dillerde de bir tümce, yüklem ve argümandan oluşur. Yüklemler P, Q, R gibi büyük harflerle, argümanlar ise x, y, z gibi küçük harflerle gösterilir. Örneğin olumlu bir tümce P(x), olumsuz bir tümce ise -P(x) şeklinde ifade edilebilir. Ancak bazen bir tümcenin olumlu mu yoksa olumsuz mu olduğu net bir şekilde belli olmayabilir. Bu tür durumlarda mevcut sembolik gösterimde belirsizlikler ortaya çıkabilmektedir. Olumlu tümcelere matematiksel olarak 1, olumsuz tümcelere ise 0 değerinin verildiği varsayılırsa, olumluluk veya olumsuzluk durumu belirsiz olan tümceler ancak bu iki değer arasında bir değer alabilir. Diğer bir deyişle P(x) şeklinde gösterilebilen bir tümceyi P1(x), -P(x) şeklinde gösterilen bir tümceyi ise P0(x) şeklinde ifade etmek mümkündür; fakat olumluluğu kesin olmayan tümceler bu değerlerle gösterilemeyeceği için başka bir ifade şekline ihtiyaç vardır. Çünkü bu tümcelerdeki iş, oluş veya hareketin gerçekleşme oranı ne 0 ne de 1'dir; 0 ve 1 arasında bir değerdir. Bu çalışmada bu tür tümcelerin biçimsel dillerde nasıl ifade edilebileceğine dair bir öneride bulunmak ve bulanık küme kuramıyla olumluluğu derecelendirmek amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda önerilen yaklaşım birtakım örnek tümceler üzerinde uygulanmış ve söz konusu tümceler bulanık sembolik bir gösterimle ifade edilmiştir.