言語処理で、機械学習が発達して、文法的に正しいかどうかより、頻出するかどうかが重視されている。

そうであれば、機械学習時代の文法があってもよいかもしれない。

なにかでなければならないという文の縛りではなく、
どういう文が多いかに基づいて、その統計結果に基づく、
確率について、わかりやすい数式（言語処理）にまとめ、
言語生成に生かすというような。

言語生成も機械学習で実現するとしても。

文法的に正しくないかどうか。

案1

文法的に正しくない

何を文法というかどうか。

案2

文法的にはやや正しくない。

discussが、talk aboutだとすれば、
discuss aboutが、talk about aboutになるという。

例えば、to doという句がある。
to doをすべきだという動詞的に捉えれば、
you have to to do.
という文があってもいいかもしれない。

このあたりは、Queens English, American English, Australian English, South African English,....など。

Latino Englishだったら問題ないかもしれない。

あるいは、文法は、文を理解しやすくする方法であるため、

文法的には正しい

動詞と目的語がある。
aboutが、必要か不必要かだけであれば、文法的ではなく、意味的だ。

意味が重複する。

重複する言葉は単なる強調だという仮説文法１。

あるいは、
重複する単語は意味を理解する上で無視すればよいという仮説文法２。

talk about aboutという文があっても、重複するaboutは軽くいなすのだってよい。

例えば、結末という言葉がある。結も最後だし、末も最後。
意味的な重複。

TOEICの試験は、文法的に正しいかどうかよりも、
Nativeが違和感があるかどうかが大事。

その違和感を抽象的にまとめると、文法という形式で記述できるかもしれない。

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

ver. 0.01 初稿　 20190519
ver. 0.02 ありがとう追記　 20230529

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