Morphology and Lexicology Interface. Latest Russian Neologisms: The Next Step towards Analytism?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction This chapter examines Russian neologisms (new words) related to modern technology, the Internet and other forms of media, looks at their orthographic representations and discusses their effect on the Russian morphology, morphosyntax and the tendency towards increased analytism. The sample of Russian neologisms is taken from two major sources: neologism dictionaries and Internet texts. The dictionary entries in the study come from neologism dictionaries published at the end of the twentieth and the beginning of the twenty-first centuries (Zaxarenko, Komarova and Nečajeva 2003; Efremova 2000; Lopatin 2002; Skljarevskaja 1998). These dictionaries serve as a valuable source of information on vocabulary borrowed during the first decade of computerization and popularization of the Internet in Russia. The second source of data in the study is Russian-media texts taken from the Internet: popular blogs, online newspapers and other sites. Internet sites provide us with the most recent borrowings and with illustrations of the use of neologisms found in neologism dictionaries. The Internet data were analyzed with a text parsing program created specifically for this study. The program searched Russian language Internet sites for text contexts and various orthographic representations of new loan words. The study excluded emails and informal chat rooms so as to restrict the analysis to the most common loan words and discard occasionalisms. The study analyzes the structure of neologisms borrowed into Russian from English and other languages and discusses their impact on the morphological and orthographic structures of contemporary Russian.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».