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自然言语には、Zipf則として知られる大域的な---マクロな---性質が複数あり、それらは押し並べて冪乗則の形態をとる。自然言语のマクロな性質は、複雑系科学の系譜において主に論じられてきた。従来、言语は言语学で科学的に捉えられる以外に、自然言语処理分野で工学的に研究されている。このマクロな性質は、このいずれでもあまり取り上げられることのない言语の根源的性質の一つである。主として物理学誌において散発的に論じられてきていることから、研究フロンティアが見えにくかった。本書はこのフロンティアを複数の背景の観点からまとめるものである。
 
本书は、以下の4つを论じている。
1. 言语のマクロな性質としてどのようなものがあるのか。(第2, 3部)
2. マクロな性質とミクロな性質 (単語や文法など) はどのように関係するのか。(第4部)
3. その工学的意義は何か。(第5部)
4. 言语に関する思想とどのように関わり得るのか。(第6部)
 
1については、Zipf則の派生則としてHeaps則などが従来知られ、本書ではこれらの関係を整理している。その上で、Zipf則は極限定理として成り立つ、つまり、避け得ない統計的必然の上に言语が成立している、という立場を本書はとっている。さらに、Zipf則は、単語の分布についてのものであるが、マクロな性質には、もう一種類、系列に関する性質もあり、著者は自らフロンティアにおいて研究を進めてきた。そこからは文脈のゆらぎに見られる統計的自己相似性が浮かび上がる。
 
このようなマクロな性質は、ミクロな言语の性質に影響を与える。言语のミクロ的性質としては、単語や慣用句などの言语の要素の成り立ち、文法構造、また意味構造などを挙げることができる。これらが、マクロ的性質との関連でどのように説明され得るかを上の2では論じている。
 
続く上の3においては、言语に対するマクロな視点が、今日の言语工学を支える一つの科学の可能性でもあることを論じている。現在、自然言语の文書は、深層学習を利用し、系列から系列へと包括処理される。包括処理の一つの基礎は言语モデルとなるが、歴代の言语モデルは、本書で論じている冪乗則により、その特質を検証することができる。深層学習によるAIの飛躍が言われるが、その一端は、自然言语のマクロな性質を、深層学習に基づく言语モデルが満たし始めたこととして解釈される、と本書では論じている。
 
最后の4において、本书は、着者の前着『记号と再帰』の続编でもあることが説明される。『记号と再帰』では、记号が本来的に再帰的であることが论じられた。すると、记号の连関から成る系全体も、再帰的な态様を持つはずである。记号の系が有する全体论的な性质を构造主义では『构造』と言い表してきたが、その『构造』とは具体的に何を表すのか、ということについてはアナロジーによる説明に留められてきた。本书で论じるマクロ的法则は、幂乗则の形态をとる以上、それは统计的自己相似性を表すのであるが、それこそは、『构造』の一つの説明の形态である可能性を示唆する。
 

(紹介文執筆者: 先端科学技术研究センター 教授 田中 久美子 / 2022)