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Enregistrement W2959827199 · doi:10.5334/gjgl.752

Classifiers, partitions, and measurements: Exploring the syntax and semantics of sortal classifiers

2019· article· en· W2959827199 sur OpenAlexaff
Alan Bale, Jessica Coon, Nicholás Arcos

Notice bibliographique

RevueGlossa a journal of general linguistics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNumeral systemNounArtificial intelligenceClassifier (UML)Natural language processingComputer scienceDenotation (semiotics)SyntaxMathematicsMeasure (data warehouse)LinguisticsPattern recognition (psychology)Data miningPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many languages, measure terms like item and kilo, as in two items of furniture and two kilos of rice, can be used either to partition the nominal denotation into countable units, or to measure a denotation without inducing a partition. These two types of measurements are associated with two different syntactic structures: a partition-structure where the measure term forms a constituent with the noun independent of the numeral, and a measure-structure where the measure term forms a constituent with the numeral. Some researchers have claimed that in classifier languages, sortal classifiers are (most often) used in a partition-structure—hence the classifier forms a constituent with the noun independent of the numeral. In contrast, non-sortal classifiers (i.e., measure classifiers) are often used in a measure-structure—the classifier forms a constituent with the numeral and this constituent modifies the noun. Contrary to these claims, we demonstrate that in Ch’ol (Mayan) all classifiers, sortal and non-sortal alike, are used in a measure-structure independent of the types of readings that are available with respect to the measure term. As a result, the correlation between partitioned meanings and partition-structures is not universal. We review several diagnostics that support this claim. These diagnostics can be used as a template to test the constituency structure in other classifier languages.

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)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0040,014
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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