A distributional account of the semantics of multiword expressions
Notice bibliographique
Résumé
The lexical status of multiword expressions (MWEs), such as make a decision and shoot the breeze, has long been a matter of debate. Although MWEs behave much like phrases on the surface, it has been argued that they should be treated like words because their components together form a single unit of meaning. However, MWEs are not a homogeneous lexical category, but rather can have distinct semantic and syntactic properties. For example, the overall meaning of an MWE may vary in how much it diverges from the combined contribution of its constituent parts, with make a decision, e.g., having a strong relation to decide, while shoot the breeze is entirely idiomatic. In order to understand whether and how MWEs should be represented in a (computational) lexicon, it is necessary to look into the relationship between the underlying semantic properties of these expressions and their surface behaviour. We examine several properties of MWEs pertaining to their semantic idiosyncrasy, and relate them to the distributional behaviour of MWEs in their actual usages. Accordingly, we propose statistical measures for quantifying each property, which we then use for separating different types of MWEs that require different treatment within a lexicon. 1
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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 | 0,001 | 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 ».