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Enregistrement W3117180947 · doi:10.5539/ijel.v11n2p1

A Prototypical Model on Hakka Serial Verb Constructions

2020· article· en· W3117180947 sur OpenAlexvenueno aff
Yu‐Ching Tseng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerbComputer scienceScope (computer science)SyntaxInterdependenceModal verbLinguisticsNatural language processingComponent (thermodynamics)Artificial intelligenceCausativeSemantics (computer science)Interface (matter)Meaning (existential)Programming languagePsychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper provides a meaning-based account to examining Hakka syntactic constructions that comprise multiple verbs in their scope. The investigation is based on an interdisciplinary approach from the interface of syntax and semantics. The paper is organized into two main parts. The first part of this paper claims that the prototypical construction of the serial verb construction is a syntactic configuration that contains two verbs in the same clause, indicating two interdependent subevents happening at close time intervals. In addition, the paper proposes that greater distance in structural and semantic interdependence between the two verbs forms a gradation deviating from the prototype. In this part, a prototype model, rather than a criterial attribute model, is adopted to define the Hakka serial verb construction (SVC). The second part of paper provides a typological study that classifies the Hakka SVCs into subtypes based on the syntactic structure and the semantic relationship of the component verbs. Syntactic tests are used to test the clausehood of the multi-verb constructions identified in this part.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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