Formalizing the connection between opaque and exceptionful generalizations
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an account of an opaque generalization (Canadian Raising; Chambers 1973) in terms of indexed constraints in OT (Pater 2000, 2010). This approach formalizes the idea, championed in previous work on Canadian Raising (Mielke et al. 2003; Pater 2014) and opacity more broadly (Lubowicz 2003; Sanders 2003, 2006), that opaque generalizations have a stronger connection to the lexicon and/or exceptionality than to the grammar proper. These previous approaches tend to yield non-restrictive accounts of opaque generalizations (ones that do not easily extend the pattern to novel items), which I show also holds for an account of opaque Canadian Raising in terms of constraints indexed to whole morphemes (Pater 2000, 2010). To counter this, I propose so-called extended indexation: a blend of segmentally local indexation (Temkin-Martínez 2010; Rubach 2013, 2016; Round 2017) and binary indexation (Becker 2009) that goes back to the account for exceptions from Chomsky and Halle (1968). I show that this kind of indexation offers a restrictive account of opaque Canadian Raising, compatible with the fact that Raising is productive (Idsardi 2006).
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».