Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.271 | 0.133 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".