Mesure de la productivité morphologique des créoles : au-delà des méthodes quantitatives
Notice bibliographique
Résumé
La plupart des mesures de productivité morphologique récentes sont des mesures quantitatives qui ne sont fiables que si elles portent sur de très grands corpus. Cet article propose la démonstration détaillée d'une méthode mise au point pour établir l'inventaire des affixes productifs d'une langue pour laquelle de tels grands corpus ne sont pas disponibles. Cette méthode évalue la productivité d'un affixe avant tout sur la base de son seuil de rentabilité (le nombre de mots différents dérivés au moyen de cet affixe), mis en corrélation avec d'autres diagnostics de productivité, de façon à augmenter la fiabilité de ce seuil. Ces autres diagnostics sont la transparence, sémantique et phonologique, des mots dérivés, ainsi que la décomposabilité des mots dérivés (confirmée par la présence d'un autre affixe productif à l'intérieur de la structure dérivée au moyen de l'affixe dont la productivité est évaluée). La démonstration est illustrée par étapes au moyen des données du saint-lucien.Most recent measures of morphological productivity are reliable only if they are based on a large corpus of the language. This article presents a detailed demonstration of a method for establishing an inventory of productive affixes in a language for which a large corpus is not available. This method evaluates the productivity of an affix first and foremost on the basis of its threshold of profitability (the number of different words derived via the affix) in correlation with other diagnostics to bolster reliability. These other diagnostics are the semantic and phonological transparency of derived words and the decomposability of such words. The application of themethod is illustrated step-by-step with data from St. Lucian.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».