1. Asymmetry in English multi-verb sequences: A corpus-based approach
Notice bibliographique
Résumé
The English V and V construction provides an ideal opportunity to study asymmetry in the properties of the verbs which enter into each of the two verb slots of this construction. This paper explores the asymmetry evident in this construction by utilizing two corpora of spoken and written New Zealand English (the Wellington Written Corpus and the Wellington Spoken Corpus). The most striking asymmetry which emerges from the corpus data is the dominance of motion verbs and change of position verbs as V1 and their absence in V2. The V2 position shows a preference for verbs referring to activities involving a stationary position. The corpus leads us, therefore, to recognize move (in order) to do as the primary meaning associated with the V and V construction. While speakers of English may sense that this meaning is commonly associated with the V and V construction, only a corpus-based study such as this one is able to quantify the degree to which this meaning is, in fact, present in this construction. The paper also considers the nature of the semantic integration associated with the construction. Examples such as go and tell and go and visit , though superficially similar, illustrate different kinds of semantic integration. Coordinated verbs, in general, present a typical grammaticalizing context, exemplified by the try and V construction in English, as well as examples such as go and prove me wrong typical of spoken language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».