Verb repetition as a template for reactive tokens in Japanese everyday talk
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A systematic investigation into the first large scale Japanese conversation corpus reveals that repeated verbs (RVs) occurring in the response position tend to involve frequently used verbs such as aru ‘to exist’ and chigau ‘to differ’ (e.g., aru aru aru ). Further, longer RVs, those involving more repetition, are even more likely to occur with frequent verbs. In RVs, we find the verb having lost some of its lexical meaning and phonological substance (e.g., chigau > chiga ). RVs in fact behave more like pragmatic particles functioning as reactive tokens, i.e., short responses interjected by non-main speakers. RVs as reactive tokens are most clearly observed when they are used together with standard reactive tokens such as hai hai hai hai ‘yes, yes, yes, yes’, so(o) so(o) so(o) ‘yes, yes, yes’, and (i)ya (i)ya (i)ya ‘no, no, no’, which also exhibit repetition and phonological reduction. Verb repetition is thus better understood as a template to turn verbs into reactive tokens.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».