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Enregistrement W2798237457 · doi:10.3390/languages3020010

Language Mixing in the Nominal Phrase: Implications of a Distributed Morphology Perspective

2018· article· en· W2798237457 sur OpenAlexaff
Michèle Burkholder

Notice bibliographique

RevueLanguages · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeterminerNoun phraseLinguisticsPerspective (graphical)Contrast (vision)AgreementNounAsymmetryPsychologyDeterminer phrasePhrasePreferenceComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsPhilosophyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates a pattern found in Spanish–English mixed language corpora whereby it is common to switch from a Spanish determiner to an English noun (e.g., la house, ‘the house’), but rare to switch from an English determiner to a Spanish noun (e.g., the casa, ‘the house’). Unlike previous theoretical accounts of this asymmetry, that which is proposed here follows assumptions of the Distributed Morphology (DM) framework, specifically those regarding the relationship between grammatical gender and nominal declension class in Spanish. Crucially, and again in contrast to previous accounts, it is demonstrated that this approach predicts no such asymmetry for French–English. This hypothesis is tested experimentally using an acceptability judgment task with self-paced reading, and as expected, no evidence is found for an asymmetry. This experiment is also used to test predictions regarding how English nominal roots in mixed nominal phrases are assigned grammatical gender, and the impact of language background factors such as age of acquisition. Evidence is found that bilinguals attempt to assign analogical gender if possible, but that late sequential bilinguals have a stronger preference for this option than do simultaneous bilinguals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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