Notice bibliographique
Résumé
The syntax and semantics of verbs related to sensory perception has been a continuing subject of investigation in the field of linguistics. In terms of syntax, defining what types of grammatical arguments these verbs take and how and why the types of these arguments vary among perception verbs have been the main topics of discussion. In terms of semantics, the focus has primarily been on determining the thematic roles of the arguments of perception verbs and, relatedly, on determining what relationship they have to the event that they predicate of. This paper makes three main contributions. First, we present a novel analysis of perception verbs in Persian, a significant number of which feature complex predicates. In doing so, we encounter two main challenges: 1. The requirement for a general syntax/semantics for complex predicates that works in both perceptual and non-perceptual contexts; and 2. A generalized analysis that accounts for semantic entailments (which we here discuss only in the context of perception verbs). Second, in meeting challenge 1, we provide a novel account of Persian complex predicates using Glue Semantics. Third, we discuss how the makeup of Persian complex predicates provides significant insights into the overall conceptual/argument structure of perception constructions more generally, especially with regards to languages, like English, where this is hidden by fuller lexicalization.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».