[학술논문] 영어 부정사 구문의 역사적 변천에 대하여
Notice bibliographique
Résumé
현대영어에서 각 부정사 구문의 분포는 대체로 구문의 통사적 특성과 부정사와 함께 쓰이는 동사, 즉 부정사를 지배하는 주절 동사에 의해 결정이 된다. 예를 들어 법 조동사 다음이나 지각, 사역 동사의 보문절에는 원형 부정사가 쓰이고 기타 대부분의 경우에는 to-부정사가 쓰인다. 고대 중세영어 시기에도 부정사 구문은 부정사를 취하는 동사에 의해 그 분포가 결정이 되었다. 그러나 어떤 동사는 원형 부정사와 to-부정사를 모두 그 보충어로 취할 수 있었다. 그러던 것이 역사적 변천 과정을 거치면서, 부정사 구문이란 to-부정사 구문을 의미할 정도가 되었다. \n 본 연구는 이러한 영어 부정사 구문의 변천에서 to-부정사가 확장되어 온 양상을, 먼저 역사적 문헌을 통해서 살펴 보면서, 각 동사 별로 to-부정사를 취하는 시기나 양상에 차이가 있는지를 살펴 본다. 이를 위해 Callaway(1913), Zeitlin(1908), Jespersen(1940), Visser(1963-73) 등 고전적인 문헌을 다시 검토한다. 그리고 Helsinki Corpus of English Texts나 Penn Helsinki Corpus of Middle English와 Brooklyn Geneva Amsterdam Helsinki Parsed Corpus of Old English Prose Texts 그리고 Toronto Corpus of Old English Texts 등 전산화된 자료도 검색해서 자료로 활용할 것이다. 그 후 to-부정사 구문이 확장되는 이유에 대해서 분석을 시도한다. to-부정사 구문의 확장에는 여러가지 각도의 다양한 분석이 가능하다. 형식 언어학(formal linguistics)에서는 부정사를 유도하는 to가 14세기 이전에는, 현대영어에서 처럼 굴절소(INFL)의 위치를 차지하지 못하고, 전치사와 같은(혹은, 비슷한)요소였다가 14세기에 이르러 굴절소 혹는 그 중에서도 시제핵(Tense)이 영어에 도입되면서 굴절소의 요소로 자리를 잡게 되었고, 이 후 그 기능이 활성화되면서 점차 그 분포를 확장해 나간 것이라고 분석하고 있다, 이러한 주장에는, Gelderen(1993)이 주장하고 있듯이, 고대중세 영어시기까지 영어에는 굴절소 혹은 이를 구성하는 여러 핵(head)중 적어도 시제핵은 존재하지 않았고, 시제는 동사나 보문자(complementizer)에 자질(tense features)로서 결합이 되어 있었다는 기본 가정을 포함하고 있다. 그러나 이런 형식적인 설명 외에 라틴어의 영향으로 보는 전통적인 견해도 있고, 영어의 기저 어순의 변화가 그 원인이라고 보는 분석(e.g. Fischer(1989, 1992, 1995))도 있다. \n 본 연구는 이러한 영어 to-부정사 구문의 확립에 대한 여러 분석을 비판적으로 다시 검토하고 새로운 자료의 분석을 통해 변화의 가장 중요한 원인이 무엇인지 밝히고자 한다. 이런 연구는 역사 통사론의 방법론이 어떠해야 하는지를 검토해보는 또 다른 계기도 될 것이다.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,271 | 0,133 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».