Prowadzę badania mające na celu rozwijanie takiego opisu znaczenia w języku naturalnym, który jest empirycznie adekwatny, a przy tym charakteryzuje go formalna precyzja. Język naturalny jest jednym z podstawowych narzędzi poznania ludzkiego. Postępy w opisywaniu znaczeń różnego rodzaju wyrażeń przyczyniają się zatem bezpośrednio do lepszego rozumienia zdolności poznawczych człowieka, a modelowanie znaczenia wyrażeń w języku naturalnym jest pierwszym i niezbędnym krokiem w stronę wyjaśnienia swoistego charakteru naszych procesów poznawczych. Moje badania wykorzystują zaawansowane narzędzia teoretyczno-typowe (typy zależne, monady) oraz metody eksperymentalne do badania zjawisk języka naturalnego, takich jak zasięg kwantyfikatora czy anafora niezwiązana.

I am engaged in a research aimed at developing an empirically adequate and formally explicit account of meaning in natural language. Natural language is among the basic tools of human cognition. Advances in capturing the meaning of various types of expressions contribute therefore directly to a better understanding of human cognition, and modeling the meaning of natural language expressions is the first and necessary step towards explaining some of the peculiarities of our cognitive activity. My work applies advanced type-theoretic tools (dependent types, monads) and experimental methods to the study of natural language phenomena such as quantifier scope and unbound anaphora.

Projekt finansowany w ramach programu NCN OPUS. Kierownik projektu: Justyna Grudzińska-Zawadowska. Tytuł projektu: W stronę kognitywnie wiarygodnego, kompozycyjnego modelu kwantyfikacji w języku naturalnym (2020/2025).

Project funded by the OPUS grant from the Polish National Science Centre. PI: Justyna Grudzinska-Zawadowska. Project title: Towards a cognitively plausible compositional model for natural language quantification (2020/2025).