論文の概要: A quantitative and typological study of Early Slavic participle clauses and their competition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01972v3
- Date: Wed, 8 May 2024 18:01:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 15:21:52.192469
- Title: A quantitative and typological study of Early Slavic participle clauses and their competition
- Title（参考訳）: 初期のスラヴ語節の量的・タイプ論的研究とその競合
- Authors: Nilo Pedrazzini,
- Abstract要約: この論文は、初期スラヴの粒子構成とその有限個の競合の関数のコーパスに基づく、量的、タイプ分析である。
第1部では、形態素合成、依存、情報構造、語彙レベルにおける初期スラヴ語コーパスの詳細な言語アノテーションを活用している。
第2部は、英語の$when$のセマンティックスペースを表現する言語の種類を解析するために、非常に並列なデータを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This thesis is a corpus-based, quantitative, and typological analysis of the functions of Early Slavic participle constructions and their finite competitors ($jegda$-'when'-clauses). The first part leverages detailed linguistic annotation on Early Slavic corpora at the morphosyntactic, dependency, information-structural, and lexical levels to obtain indirect evidence for different potential functions of participle clauses and their main finite competitor and understand the roles of compositionality and default discourse reasoning as explanations for the distribution of participle constructions and $jegda$-clauses in the corpus. The second part uses massively parallel data to analyze typological variation in how languages express the semantic space of English $when$, whose scope encompasses that of Early Slavic participle constructions and $jegda$-clauses. Probabilistic semantic maps are generated and statistical methods (including Kriging, Gaussian Mixture Modelling, precision and recall analysis) are used to induce cross-linguistically salient dimensions from the parallel corpus and to study conceptual variation within the semantic space of the hypothetical concept WHEN.
- Abstract（参考訳）: この論文は、初期のスラヴ人構成物とその有限個の競合物(jegda$-'when'-clauses)の機能のコーパスに基づく、量的、タイプ論的分析である。
第1部では, 初期スラヴ語コーパスの文法的, 依存性, 情報構造的, 語彙的レベルでの詳細な言語的アノテーションを活用して, コーパス内の分節構成と分節構成の分布に関する説明として, 構成性および既定の言説推論の役割を理解する。
第二部では、非常に並列なデータを用いて、英語の$when$のセマンティックスペースを表現する言語の種類を分析している。
確率論的セマンティックマップが生成され、統計手法(クリギング、ガウス混合モデル、精度、リコール分析など)が並列コーパスから言語間有理次元を誘導し、仮説概念WHENのセマンティック空間における概念的変動を研究するために用いられる。
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