Image schemas and concept invention : cognitive, logical, and linguistic investigations

Abstract

Image Schemas wurden in der kognitiven Linguistik als mentale Verallgemeinerungen verkörperter Erfahrungen (embodied experiences) eingeführt, die Begriffe erfassen wie Containment, Support und Source_Path_Goal-Bewegung. Diese raumzeitlichen Beziehungen finden sich in der menschlichen Kognition als Informationsskelette für analogisches Denken wieder, als eine fundierende Basis für abstrakte Sprache, sowie als Bausteine für die Strukturierung von Konzepten und Ereignissen. Trotz der Fortschritte die sich in der KI-Forschung beobachten lassen, haben Computer-basierte Systeme nach wie vor Schwierigkeiten, natürliche Sprache semantisch zu erfassen, sinnvoll per Analogie zu schließen, und kreative Fähigkeiten, zum Beispiel bzgl. der Erfindung neuer Konzepte, zu zeigen. Da Image Schemas für diese Fähigkeiten in der menschlichen Kognition eine zentrale Rolle zu spielen scheinen, ist die zentrale Hypothese dieser Dissertation, daß eine Integration formalisierter Image Schemas die komputationalen Ansätze in den entsprechenden Bereichen bereichern und verbessern wird. Die vorliegende Dissertation präsentiert die notwendigen Vorarbeiten, um die Fruchtbarkeit dieser Hypothese zu untersuchen. Diese umfassen einen theoretischen Rahmen für die Formalisierung von Image Schemas und deren Integration in Ansätze zur komputationalen Konzepterfindung. Der Beitrag des theoretischen Rahmenwerks umfasst drei Aspekte. Erstens, aufbauend auf linguistischer und psychologischer Forschung, wird vorgeschlagen, Image Schemas in vernetzte Familiengruppen zu organisieren, in welchen Komplexitaet anwächst durch das Hinzufügen von räumlichen und konzeptuellen Elementen. Zweitens wird die Image Schema Logik ISLFOL eingeführt als Sprache, die Image Schemas und deren Kombination modellieren kann. Drittens werden Methoden präsentiert, die zeigen, wie die Semantik von Image Schemas genutzt werden kann, um Methoden der komputationalen Konzepterfindung zu verbessern. Zusätzlich zum theoretischen Beitrag präsentieren wir zwei empirische Studien. Die erste Studie unterstützt die These, daß Image Schemas Konzeptualisierungen von Objekten und Konzepten modellieren. Die zweite Studie präsentiert linguistische Resultate, die die These stützen, daß Image Schemas in Familien organisiert werden, und präsentiert darüberhinaus den ersten Schritt hin zu einer Methodik, die automatisch, Image Schemas in der natürlichen Sprache identifiziert.

In cognitive linguistics, image schemas were introduced as mental generalisations from embodied experiences capturing notions such as Containment, Support and Source_Path_Goal movement. These spatiotemporal relationships can be found in human cognition as information skeletons for analogical reasoning, as a grounding factor for abstract language and as conceptual building blocks for concepts and events. Despite the progress seen in research on artificial intelligence, computational systems still struggle with natural language comprehension, to perform meaningful analogical transfers and to display creative capacity in terms of concept invention. The dissertation’s main hypothesis is that, as image schemas appear to be a key component in these processes in human cognition, an integration of formalised image schemas could advance the computational work in these fields. This dissertation presents the prerequisites to investigate the fruitfulness of this hypothesis, namely, a theoretical framework for the formalisation of image schemas and their integration into computational conceptual blending. The contribution of the theoretical framework is threefold. First, building on research findings from linguistics and psychology, it is argued that similar image-schematic notions should be grouped together into interconnected family hierarchies, with increasing complexity in regards to the addition of spatial and conceptual primitives. Second, the Image Schema Logic, ISLFOL, is introduced as a formal language to model image schemas, as well as their combinations. Third, methods for how the semantic content of image schemas could be used to improve computational concept invention is presented. In addition to the theoretical framework, two empirical studies are presented. The first provides support for the idea that image schemas model conceptualisations for objects and concepts. The second presents linguistic support to structure image schemas as families, as well as providing the first step towards an an automatic method to automatically identify image schemas in natural language.