A Corpus-Based Analysis of the Adjectives and Synonyms -Beautiful, Handsome, and Pretty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the three synonyms beautiful, handsome and pretty in terms of their meanings and collocation with the help of the Longman Dictionary of contemporary English 6th edition (2014) and the British National Corpus (BNC). Only 100 concordance lines of each synonyms were selected from the corpora. This study was also aimed at investigating the similarities and differences between the three synonyms. The findings of this research declare that these synonyms are similar in their core meaning but are different in their detailed meanings and collocation. The results also clarifies that corpus provide more additional information that is not the part of dictionaries. It is also clear from the study that synonyms cannot be used in all the contexts alternately. Moreover, this study states that corpus is more helpful for the teachers of English as well as for second language learners (L2) because it gives additional information regarding any set of synonyms than dictionaries give. The teachers as well as students should be guided that they may get additional information about data from corpus than the dictionaries. As a result the students will be able in differentiating synonyms in a set by using both the resources, Learners Dictionaries and corpora, and in this way they will be able to increase their vocabulary.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle