Notice bibliographique
Résumé
The paper is aimed at defining the concepts needed in the discussion of so-called ‘support (≈ light) verbs’ and presenting a way of describing them in the lexicon in terms of Lexical Functions [= LFs]. It develops the following six points : 1. A genuine support verb is semantically empty (or ‘emptied’ in the context of its keyword). 2. There are just three types of ‘pure’ support verbs — Oper, Func, and Labor — distinguished according to the syntactic role fulfilled by their keyword. 3. Two sorts of meanings are often combined with support verbs : phasic meanings (‘begin,’ ‘stop,’ ‘continue’) and causative meanings (‘cause’) ; such a meaning plus a support verb form a complex LF. 4. There exist other sorts of meanings (especially, intensification) that can bear on the predicative noun but are expressed together with the support verb : they form, with the latter, a configuration of LFs. 5. A family of semantically full collocational verbs show the same syntactic behavior as support verbs : these are called realization verbs. 6. Using support verbs and their encoding in terms of LFs, it is possible to construct a universal Deep-Syntactic paraphrasing system. Several examples of DSynt-paraphrasing rules are given. The discussion is carried out based on French.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 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 ».