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Enregistrement W7125903310 · doi:10.18148/lfg/2023.v28i.42

Persian perception verbs

2023· article· en· W7125903310 sur OpenAlex
Ash Asudeh, Siavash Rafiee Rad

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Journal Systems (Global Science & Technology Forum) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCategorization, perception, and language
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionSemantics (computer science)SyntaxPredicate (mathematical logic)PersianContext (archaeology)Focus (optics)Salient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle