We zullen de toepassing van Assign-Case nader bekijken. In CASUS(90) is de volgende structuur het uitgangspunt voor casustoekenning:

In AMAZON/CASUS is de vaste structuur van argumenten met hun rollen in een apart lexicon opgeslagen: het SF-lexicon (SF= Semantic Functie/Frame). Aan het begin van iedere cyclus wordt dan ook uit het lexicon de Semantische Functie (SF) of casusframe van het betreffende hoofdwerkwoord opgehaald. De volgorde die in een SF-frame aangehouden wordt, is in principe de volgorde van de elementen onder MI. Welke rollen er worden uitgedeeld, en in welke volgorde dit gebeurt, is dus afhankelijk van het opgehaalde S-frame van het betreffende hoofdwerkwoord in de cyclus. De informatie van het SF-frame van het hoofdwerkwoord van de cyclus wordt in de boomstructuur onder de SF-knoop geplaatst, zoals aangegeven in \hetvb. De SF-knoop staat vóór de knopen TOP, MI en UL.

Het doel van Assign-Case is dat de eerste lege casuspositie gevuld wordt met iedere bereikbare en geschikte casuskandidaat. De positie met een semantische casusrol, of kortweg casuspositie, onder SF is al gelabeld. De lege knoop bevat namelijk informatie over welke categorieën met de bijbehorende restricties in de vorm van syntactische en semantische features, in aanmerking komen voor die betreffende casusrol. Onder een rechterzuster van SF wordt een kandidaat gezocht waaraan de casusrol kan worden toegekend. Er wordt dus onder TOP, MI en UL gezocht naar een geschikte kandidaat. Als deze rechterzuster van SF een MI is, waaronder meer kandidaten kunnen staan, mag de kandidaat zelf geen linkerzusters hebben, met andere woorden: de kandidaat moet dan helemaal vooraan direct onder MI staan. In CASUS(90) ging de geschikte kandidaat met de toegekende rol gaat naar een gecreëerde landingsplaats direct voor de SF. De semantische casusrol wordt in de huidige CASUS(92) echter direct toegekend aan een succesvolle kandidaat. Die kandidaat wordt gemarkeerd met het feature [+arg], dat dus aangeeft dat aan deze constituent een semantische rol is toegekend. De constituent is, met andere woorden, een (semantisch) argument van het werkwoord.

Schematisch ziet de casusroltoekenning er zo uit:

De toepassing van Assign-Case wordt zo veel keer herhaald totdat er geen casusrollen meer kunnen worden toegekend. Dit kan zijn wanneer SF leeg is: er zijn geen casusrollen meer over. Het is echter ook mogelijk dat voor een casusrol geen geschikte of bereikbare kandidaat gevonden kan worden In dat geval vindt er verder geen toekenning meer plaats van de casusrollen.

Nu kan het zijn dat bepaalde complementen optioneel zijn of dat er meer categorieën mogelijk zijn als complement. Optionaliteit wordt in het Semantische Frame (SF) opgenomen. Daar is met het feature [±OPT] gemarkeerd of de betreffende categorie optioneel is of niet. In SF wordt het aantal mogelijke categorieën bij een argument uitgesplitst in OR/AND-structuren. Met regels worden de alternatieven onder de OR-knopen gesplitst en verwerkt in afzonderlijke structuren. Een probleem kan ontstaan als er meer categorieën mogelijk zijn voor een bepaalde argumentpositie. Als een intern argument optioneel is, dan zouden alle categoriale realisaties ervan ook optioneel moeten zijn. Maar als alle mogelijke categorieën bij die argumentpositie als optioneel worden gemarkeerd, dan zou in geval van het ontbreken van het argument veel dezelfde analyses gegeven, doordat iedere uitsplitsing een nieuwe structuur oplevert waarin telkens weer een andere categorie die vanwege het optioneel zijn niet gerealiseerd hoeft te worden, uit de verzameling mogelijke categorieën wordt gekozen. In SF wordt dit probleem opgelost door slechts één categorie van de mogelijke categorieën optioneel te laten zijn. De rest van de categorieën zijn gewoon verplicht. De variant waarin het interne argument ontbreekt, is dus mogelijk door die ene optionele categorie niet te realiseren. Dit levert geen ongewenste analyses op. Eigenlijk wordt het probleem van ongewenste analyses door optionaliteit en opsplitsing in AMAZON/CASUS indirect opgelost. Als een abstracter type wordt genomen dan het type categorie, dan hoeft dit abstractere type slechts één keer gemarkeerd te worden voor [±OPT]. Als dit [+OPT] is, dan wordt de argumentpositie wel of niet bezet. In het geval dat de argumentpositie wel bezet wordt, dan wordt het argument gerealiseerd door een van de mogelijke categorieën. Als dit [–OPT] is, dan moet de argumentpositie bezet worden door een van mogelijke categorieën. De afzonderlijke realisaties hoeven nu niet meer afzonderlijk met het feature [±OPT] gemarkeerd te worden.

Er is nog een duidelijk punt waarin het AMAZON/CASUS-model verschilt met de theorie. In AMAZON/CASUS is geen duidelijk scheiding aangebracht tussen syntactische subcategorisatie (subcat-frame) en semantische selectie (-grid). Volgens de theorie zou dit wel nodig zijn. (Argumenten voor deze scheiding zijn te vinden in paragraaf 2.3 over de verwerking van subcategorisatie in G&B). Deze twee soorten frames zijn in AMAZON/CASUS nu samengenomen in het SF-frame. Dit SF-frame wordt gecontroleerd in één module, namelijk de CASUS-module. Dit kan problemen opleveren. Zo is er de vraag waar de ambiguïteit van de constructie als hij geeft de oudste boeken in de grammatica behandeld moet worden. Bij het werkwoord geven levert deze constructie van headless NP met bare plural twee lezingen op, omdat het interne argument (IA) met de Datief-rol optioneel is. Het hoofd van de NP kan ontbreken, zoals in de NP de oudste (0), dat "de oudste persoon" kan betekenen. Dit levert de variant op waar de oudste de Datiefrol krijgt en boeken de Objectrol. De variant met één NP de oudste boeken is ook mogelijk, omdat het interne argument met de Datiefrol niet verplicht is en dus mag ontbreken.

	EA		IA	IA
1.	hij	geeft	de oudste	boeken
	+AGE		+DAT	+OBJ
	EA		IA
2.	hij	geeft	de oudste boeken
	+AGE		+OBJ

Bij een werkwoord als zien is echter maar één lezing mogelijk: hij ziet [de oudste boeken]. Dit werkwoord heeft een EA en een IA. Hier is alleen de analyse mogelijk met de oudste boeken als IA-NP[+OBJ]. Er mogen geen kandidaten overblijven die geen semantische rol toebedeeld hebben gekregen. De opsplitsing in twee NP's [de oudste] en [boeken], hetgeen twee aparte IA's zou opleveren, is daarom uitgesloten. Er zou dan aan één argument geen -rol toegekend kunnen worden. Ieder argument moet echter een -rol krijgen van het werkwoord. Je zou zeggen dat dit volgt uit het ProjectiePrincipe en -criterium. Maar de vraag is dan: waar zouden deze principes moeten zetelen in de grammatica? Nemen we subcategorisatie-eisen op in AMAZON of nemen we ze, zoals nu, mee in de module CASUS waar casusroltoekenning plaatsvindt? Het aantal en de aard van argumenten wordt nu immers in het SF-lexicon vastgelegd bij ieder werkwoord. Nu zijn subcategorisatie-frame en -grid in CASUS onder één frame ondergebracht, namelijk: SF. De controle van de subcategorisatie-eisen bevindt zich in het CASUS-gedeelte van het AMAZON/CASUS-model. De subcategorisatie-controle en de roltoekenning gebeurt dus in feite tegelijkertijd in AMAZON/CASUS. Als typering van gesubcategoriseerde elementen geldt categorieselectie (NP, PP, SE). Het onderscheid externe en interne argumenten wordt gemaakt in de Grammatica van casustoekenning: eerst het externe argument [+NOM], de eerste argumentpositie in SF, daarna de interne argumenten [–NOM], de niet-eerste argumentposities in SF.

Wat beter aan zou sluiten bij de theorie, is een scheiding van subcategorisatie en thematische roltoekenning. De subcategorisatie-eisen zouden dan verwerkt moeten worden in AMAZON: er gelden dan syntactische restricties op de constituenten van het MI-deel (nadat een eventueel getopicaliseerd element is teruggeplaatst onder MI) die opgelegd worden door het werkwoord (de lexicale kern). In CASUS zouden dan alleen de thematische rollen aan de argumenten hoeven worden toegekend. Hiervoor is een hertypering nodig van categorieselectie naar argumentselectie: SF bevat dan alleen de typen EA en IA. Thematische roltoekenning en optionaliteit van argumenten zou volgens mij dan eenvoudiger kunnen in CASUS. Zo zou de opsplitsing van OR-structuren en het smelten van AND-structuren niet meer nodig hoeven zijn. En roltoekenning is nu een kwestie van: kan een argument deze rol krijgen, los van de categorie van het argument.

Deze benadering zal hoogstwaarschijnlijk weer nieuwe problemen opleveren. Door een andere datastructuur veranderen eveneens de regels die hierop werken. Daarbij kan er nu meer vaagheid of ambiguïteit in SF zijn. Misschien moet categorieselectie als syntactische restrictie op de mogelijke kandidaten toch erbij betrokken worden, om zo het aantal mogelijke kandidaten sterk te reduceren. Misschien is er een patroon/regelmatigheid te ontdekken in de volgorde van semantische rollen (vergelijk: Hierarchy of Obliqueness, de relatieve ordening van semantische rollen).

De kracht zit in de (relatieve) eenvoud en de modulaire aanpak. In wezen bouwen we dan een directe argumentstructuur op waar rollen aan de argumenten worden toegekend. Misschien opent deze benadering weer nieuwe wegen. Het zou mooi zijn als zaken vereenvoudigd kunnen worden. Bovendien wordt de AMAZON-grammatica iets strikter: niet alle structuren worden zomaar toegelaten. Er moet immers ook aan de subcategorisatie-eisen worden voldaan.

Het AMAZON/CASUS-model zou in dit opzicht gewijzigd moeten worden. De scheiding tussen syntaxis en semantiek wordt dan duidelijk tot uitdrukking gebracht: subcategorisatie hoort bij syntactische module AMAZON en rolverdeling van semantische rollen valt onder de module CASUS. Bovendien kan het probleem van kale meervoudsvorm (bare plural) na een hoofdloze (headless) NP hiermee opgelost worden.

Hierboven heb ik proberen duidelijk te maken hoe subcategorisatie in het AMAZON/CASUS-model verwerkt wordt. Verder heb ik aannemelijk proberen te maken dat er enkele fundamentele wijzigingen in het model nodig zijn om het model beter aan te laten sluiten bij de theorie.