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Enregistrement W2489415525 · doi:10.1075/celcr.11.03new

1. Asymmetry in English multi-verb sequences: A corpus-based approach

2008· book-chapter· en· W2489415525 sur OpenAlexaff
John Newman, Sally Rice

Notice bibliographique

RevueConverging evidence in language and communication research · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsVerbMeaning (existential)Corpus linguisticsComputer scienceContext (archaeology)Natural language processingConstruction grammarArtificial intelligencePsychologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,216
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations42
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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