The Semantics of Evaluational Adjectives: Perspectives from Natural Semantic Metalanguage and Appraisal
Notice bibliographique
Résumé
We apply the Natural Semantic Metalanguage (NSM) approach (Goddard & Wierzbicka 2014) to the lexical-semantic analysis of English evaluational adjectives and compare the results with the picture developed in the Appraisal Framework (Martin & White 2005). The analysis is corpus-assisted, with examples mainly drawn from film and book reviews, and supported by collocational and statistical information from WordBanks Online. We propose NSM explications for 15 evaluational adjectives, arguing that they fall into five groups, each of which corresponds to a distinct semantic template. The groups can be sketched as follows: “First-person thought-plus-affect”, e.g. wonderful; “Experiential”, e.g. entertaining; “Experiential with bodily reaction”, e.g. gripping; “Lasting impact”, e.g. memorable; “Cognitive evaluation”, e.g. complex, excellent. These groupings and semantic templates are compared with the classifications in the Appraisal Framework’s system of Appreciation. In addition, we are particularly interested in sentiment analysis, the automatic identification of evaluation and subjectivity in text. We discuss the relevance of the two frameworks for sentiment analysis and other language technology applications.
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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 | 0,000 |
| 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 ».