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Enregistrement W3082687447 · doi:10.5539/ijel.v10n6p118

Corpus Pattern Analysis of of-Construction Phrase Transformations to the Genitive

2020· article· en· W3082687447 sur OpenAlexvenueno aff
Ai Inoue

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésGenitive casePhraseFace (sociological concept)LinguisticsFocus (optics)Determiner phraseMeaning (existential)Noun phraseComputer scienceArtificial intelligenceNatural language processingPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While it is well known that phrase transformations take place, there has been very little concrete research on phrase transformations and the associated rules. To go some way to filling this gap, this paper used corpus pattern analysis (CPA) to examine of-construction phrases, as exemplified by on the face of it and on its face, and elucidate the syntactic manipulation in the semantic and functional features of on its face. The CPA revealed that on its face was semantically the same as on the face of it (i.e., seemingly), but that the meaning of face, i.e., appearance, had more stress in the on the face of it phrase than the end-focus. Further, on its face was found to more often co-occur with legal lexical items such as constitutional, invalid, and lawful, and to be used more often in legal contexts. The reason on its face was derived from on the face of it was found to be because of the end-focus and the influence of semantically compatible phrases, such as for the sake of ~ and for ~’s sake, on behalf of ~ and on ~’s behalf. However, it should be noted that not all phrases that have of-constructions can be transformed into the genitive; for example, for the life of me does not transform into *for my life because *for my life is most often literally interpreted. It appears that linguistic economy is the most probable reason for phrase transformations from of-constructions to genitive constructions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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