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2017年10月05日

Thomas Mann und Fuzzy 14

  Bei der Inferenz werden vorher festgelegte Regeln auf die in der Fuzzifizierung ermittelten Zugehörigkeitsgrade IHj angewandt.

(35)          INFERENZ
μA ------------------> WENN..DANN.. ------------------> μErgebnis 1
μB ------------------> WENN..DANN.. ------------------> μErgebnis 2
μC ------------------> WENN..DANN.. ------------------> μErgebnis 3

Es handelt sich um die Inferenz der Zugehongkeitsgrade der Distanz (3.4 m). Es soll festgelegt werden, wie nahe/entfernt die Distanz ist.
  Zuerst werden die Verarbeitungsregeln aufgestellt. Die Regeln beruhen meistens auf Erfahrungen. Zum Beispiel, WENN DANN . In der ironischen Distanz konnte ein einfaches Regelwerk etwa wie folgt aussehen.

(36) a. WENN Distanz nahe DANN ironische Distanz entfernt.
  b. WENN Distanz mittel DANN ironische Distanz mittel.
  c. WENN Distanz entfernt uANN ironische Distanz nahe.

Das Maß, wie nahe, mittel oder entfernt die Distanz sein muß, ist wieder ein Zugehörigkeitsgrad.
  Dann, wenn die Verknüpfungen wie UND, ODER etc. in den Verarbeitungsregeln auftreten, muß ein geeigneter Operator (Minimum-Operator, Maximum-Operator,...) ausgewählt werden. In der Praxis haben sich der Minimum- Operator für die UND-Verknüpfung und der Maximum-Operator fur die ODER- Verknüpfung bewährt, da sie viele Probleme mit geringem Rechnenaufwand lösen.
  Schließlich werden die Zugehörigkeitsgrade der Ergebnisteilmengen berechnet. Bei nur einer Prämisse wird der Wert des Zugenorigkeitsgrades aus der Prämisse für den Zugehörigkeitsgrad der Schlußfolgerung übernommen. Allerdings muß mindestens eine Inferenz-Regel für jede Fuzzy-Menge existieren.

(37) a. WENN Distanz mittel DANN ironische Distanz mittel.
Es sei
μmittel (Distanz) = 0.6
=> μmittel (Ironische Distanz) = 0.6

(38) b. Bei mehreren Prämissen:
WENN Distanz mittel oder Distanz entfernt DANN ironische Distanz nahe.
Es sei
μmittel (Distanz) = 0.6 und
μentfernt (Distanz) = 0.4

Für die ODER-Verknüpfung wird der Maximum-Operator gewählt.
=> μnahe (Ironische Distanz)
=max {μmittel (Distanz) ; μentfernt (Distanz)}
=max {0.6 ; 0.4}
= 0.6

  Die Fuzzy-Mengen der Ausgangsgröße können in Höhe ihrer Zugehörigkeitsgrade (Ergebnisse der WENN-DANN-Verarbeitungsregeln) abgeschnitten werden (Max/Min-Methode). Das ist ene Möglichkeit, den Zugehörigkeitsgrad des Ergebnisses auf die einzelnen Fuzzy-Mengen der Zugehörigkeitsfunktionen der Ausgangsgröße zu übertragen.

花村嘉英(2005)「計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか?」より translated by Yoshihisa Hanamura


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花村嘉英
花村嘉英(はなむら よしひさ) 1961年生まれ、立教大学大学院文学研究科博士後期課程(ドイツ語学専攻)在学中に渡独。 1989年からドイツ・チュービンゲン大学に留学し、同大大学院新文献学部博士課程でドイツ語学・言語学(意味論)を専攻。帰国後、技術文(ドイツ語、英語)の機械翻訳に従事する。 2009年より中国の大学で日本語を教える傍ら、比較言語学(ドイツ語、英語、中国語、日本語)、文体論、シナジー論、翻訳学の研究を進める。テーマは、データベースを作成するテキスト共生に基づいたマクロの文学分析である。 著書に「計算文学入門−Thomas Mannのイロニーはファジィ推論といえるのか?」(新風舎:出版証明書付)、「从认知语言学的角度浅析鲁迅作品−魯迅をシナジーで読む」(華東理工大学出版社)、「日本語教育のためのプログラム−中国語話者向けの教授法から森鴎外のデータベースまで(日语教育计划书−面向中国人的日语教学法与森鸥外小说的数据库应用)」南京東南大学出版社、「从认知语言学的角度浅析纳丁・戈迪默-ナディン・ゴーディマと意欲」華東理工大学出版社、「計算文学入門(改訂版)−シナジーのメタファーの原点を探る」(V2ソリューション)、「小説をシナジーで読む 魯迅から莫言へーシナジーのメタファーのために」(V2ソリューション)がある。 論文には「論理文法の基礎−主要部駆動句構造文法のドイツ語への適用」、「人文科学から見た技術文の翻訳技法」、「サピアの『言語』と魯迅の『阿Q正伝』−魯迅とカオス」などがある。 学術関連表彰 栄誉証書 文献学 南京農業大学(2017年)、大連外国語大学(2017年)
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