A Study of Modern Chinese Quantifier Constructions Based on Random Forest (RF) Modeling
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to conduct a systematic study on the constructions of quantity phrases in modern Chinese on the basis of relevant research results, drawing on the theory of constructive grammar, in order to demonstrate the mechanism of constructions of quantity phrases in modern Chinese.The study firstly researches and analyzes the matching and distribution of quantity phrases as well as the Chinese construct grammar.Then, the study is based on random forests to investigate the constructions of quantifiers.By extracting and labeling six modern Chinese corpora, the analysis is carried out using random forests.On this basis, in order to further analyze the role of the relationship between the constructions of quantifiers, this paper also invokes a multinomial logit regression model for the study.It is found that the construct variant, regional variant, verb immediately following at the end of the sentence, structure initiation, and verb prototypicality are important factors affecting the number word constructions.In addition, the probability of quantifiers was higher when the construction variants were A and D, and sentence initiation while more inclined to co-occur with quantifiers.These findings reveal constraints on quantifier constructions and demonstrate the advantages of combining machine learning methods to analyze Chinese constructions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».