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Enregistrement W2462802051 · doi:10.5539/ijel.v6n4p1

An Eclectic Phraseological Research on the Formation and Degrammaticalization of Phraseological Units

2016· article· en· W2462802051 sur OpenAlexvenueno aff
Ai Inoue

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésWord formationLinguisticsContext (archaeology)Competence (human resources)Word (group theory)Process (computing)Focus (optics)PsychologyComputer scienceNatural language processingHistoryPhysicsPhilosophySocial psychologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reveals new features of certain phraseological units (PUs) through bottom-up and top-down examination. Previous phraseological research has tended to focus on the PUs characteristically observed in a genre or context or how PUs semantically and syntactically behave to improve communicative competence. However, previous phraseological research has failed to give systematic explanations as to the formation of PUs and the process and conditions necessary for a word-combination to become a PU. By applying existing word-formation rules to various PUs, this study clarifies the formation and formation process for PUs and the four conditions required for a word combination to become a PU. It was found that although the word-formation rules are used, PUs generally arise in an unformed manner. Further, word-combinations are used as PUs only if they undergo a formation process and abide by the four conditions. PU features were found to be function words from a degrammaticalization standpoint. It has been widely accepted that degrammaticalization occurs in words. However, no research to date has dealt with the application of degrammaticalization to PUs. It was found that semantic degrammaticalization occurs in PUs arising from function words.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,018
Communication savante0,0040,015
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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