Modifying plurals, classifiers, and co-occurrence: The case of Korean
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper argues that the Korean plural marker –tul is best analyzed as a modifier to the nP projection, rather than as a head in the nominal extended projection such as Num or Div(ision), which a standard pluralizer (e.g., English –s) realizes. As a modifier, plural –tul bears the privative feature [plural], rather than the binary feature [±plural] reserved for a plural that realizes a head. Supporting evidence comes from the fact that the presence of –tul leads to an obligatorily plural reading, while a number-neutral reading obtains in its absence; –tul also shows no evidence of inflectional properties. Appearing as an adjunct to nP, –tul shows certain idiosyncrasies, such as irregularities in the range of nouns that it can occur with. Evidence against the common claim that –tul is associated with a definite reading is provided, which suggests that it cannot realize D or adjoin to DP. The major consequence of this paper is that the often observed non-co-occurrence of classifiers and plural markers is predicted only when the relation between the two morphemes is in syntactic complementary distribution, but may not be when the relation is in merely semantic complementary distribution.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle