Comparative Contents of Idioms with Comparisons in English and Vietnamese from a Cognitive View: A Contrastive Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Idioms with comparisons are common in both English and Vietnamese. These idioms are formed by three component parts, namely comparative contents, comparative connectors, and comparative conventional images (Giang, 2023). This article uncovers the comparative contents of idioms with comparisons in English and Vietnamese in the light of cognitive linguistics through idiom analysability (Langlotz, 2006). This contrastive analysis presents the similarities and differences between English and Vietnamese idioms with comparisons in terms of their comparative contents, including closed comparative contents and open comparative contents. A manual search of Giang's (2018) idiom collection helped to establish a corpus of 672 English and 731 Vietnamese idioms with comparisons, which served as the data for the research. The results of this study show that the most significant difference between English and Vietnamese idioms with comparisons lies in the distribution of categories of comparative contents. The closed comparative contents of idioms with comparisons in Vietnamese are more prevalent than those in English, and vice versa for open comparative contents. The average proportion of closed comparative contents through idioms with comparisons in English is slightly higher than that of those in Vietnamese. The open comparative contents can be possibly and impossibly explicit; however, the possibly explicit open comparative contents of idioms with comparisons are unique in Vietnamese.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».