Null Objects in Korean: Experimental Evidence for the Argument Ellipsis Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Null object (NO) constructions in Korean and Japanese have received different accounts: as (a) argument ellipsis ( Oku 1998 , S. Kim 1999 , Saito 2007 , Sakamoto 2015 ), (b) VP-ellipsis after verb raising ( Otani and Whitman 1991 , Funakoshi 2016 ), or (c) instances of base-generated pro ( Park 1997 , Hoji 1998 , 2003 ). We report results from two experiments supporting the argument ellipsis analysis for Korean. Experiment 1 builds on K.-M. Kim and Han’s (2016) finding of interspeaker variation in whether the pronoun ku can be bound by a quantifier. Results showed that a speaker’s acceptance of quantifier-bound ku positively correlates with acceptance of sloppy readings in NO sentences. We argue that an ellipsis account, in which the NO site contains internal structure hosting the pronoun, accounts for this correlation. Experiment 2, testing the recovery of adverbials in NO sentences, showed that only the object (not the adverb) can be recovered in the NO site, excluding the possibility of VP-ellipsis. Taken together, our findings suggest that NOs result from argument ellipsis in Korean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».