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How are inflectional paradigms represented (in the mind)?

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Academic year: 2023

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2013年にチェコ語を勉強し始めたのですが、語尾変化に悩んでいます。たとえば、チェコ語・英語の英語辞典 (Fronek 2010) には、合計 68 種類の名詞 (男性名詞 27 種類、中性名詞および女性名詞 12 種類) がリストされています。形容詞の語形変化の種類(15種類)を説明しましたが、それらはどのような関係にあるのでしょうか?言語学/形態学では、この現象は混合主義と呼ばれます。

名詞の性別に依存する理由は、主格語尾が分からないと判断できないためです。接尾辞が語形変化クラスを識別する鍵ではない場合、どの情報が該当するのでしょうか?語形変化クラス間の類似性を測定することは可能ですか? 。

チェコ語の名詞/形容詞の 14 形式の (dis)identity のセットは、屈折クラスの識別キーではないでしょうか?名詞 N の個々の屈折形式は、屈折クラス (つまり、パラダイム) の認識に間接的にのみ関与します。H が正しい場合、屈折クラスの制御されない分類が可能です。

以下の資料に記載されている名詞と形容詞の語形変化を手動で数値化します。

3 に与える formal context

Procedure for optimization

For example, okno in Table 1 is encoded as the matrix in Table 4, and this matrix was then converted into a feature vector by serializing the distribution of values. For example, the noun okno has an alternative declension, where sDat and sLoc have the same form, oknu, as illustrated in Table 5. For example, okno in Table 1 is encoded as the matrix in Table 4, and this matrix was then converted into a feature vector by serialize the distribution of values.

たとえば、名詞 window には、表 5 に示すように、sDat と sLoc が同じ形式である window という別の語形変化があります。空白がたくさんあります)。

過小分類を避ける(スペースが少なくても区切るのは良くない) 4. Reduceコンテキストを実行すると必然的にオブジェクトが削減されるため、Reduce属性のみが実行されます。

Reduce オブジェクトを追加した後、最適化の第 2 段階を実行し、大まかなアイデアが得られたら II を元に戻します。第 2 段階は完全に手動で行われ、非常に時間がかかります。何が起こったでしょうか?

第 2 フェーズではかなりの試行錯誤の結果、名詞、代名詞、形容詞を組み合わせると体系性が低下することが判明しました。代名詞と形容詞は似ていますが、名詞は異なります。男性名詞と中性名詞は似ています。 。

特に、男性受動態目的語と中性名詞は実質的に同じクラスに属します。第 2 段階の最適化の試行錯誤の過程で、D の構築 (またはコーディング) に誤りがあることが判明しました。

表 1.1 と図 1.3 は鈴木・室伏  07 から借用
表 1.1 と図 1.3 は鈴木・室伏 07 から借用

属性

屈折パラダイムがどのように表現されるか。 sGen=sAcc pVoc=pIns masc;。 sGen=sAcc sDat=sLoc sDat=pIns;。 sGen=sIns sDat=sAcc, sDat=sLoc スロット数が 0 の場合、過分類も過小分類もありません。ハッセ図の数値が高いほど、違反が発生しやすくなります。

ハッセ チャートが低いほど、違反はより深刻になります。参考 (論文にはハッセ図は含まれていません) 使用される 13 属性はすべて次のとおりです。過分類。下位分類なし、ローカル失敗。

FCA は、(エラーを回避しながら) すべてのオブジェクト (代名詞や形容詞を含む) を最大限に分離します。色付きの領域では過小分類 = ジェンダー過負荷が存在します。 sNom=sAcc、sGen=sDat、sDat=sLoc、。ターゲットを除く FCA代名詞と女性形容詞 性別の過負荷 sNom=sAcc、sDat=sLoc、pNom=pVoc、sGen=sAcc、sDat=sAcc、sAcc=sIns、sGen= sIns を除き、下位分類はありません。

すべて (=女性代名詞や形容詞は除外しません) 対象内のスペースの数: 0 実現された FCA では、次の 6 つの属性が使用されます。代名詞は(その動作からわかる限り)形容詞であり名詞ではありません。それらはハッセ図にあります。属性は明らかですが、システムについて説明します。

ハッセ図上の属性は、類似性を判断するための基礎として機能します。チェコ語の名詞と形容詞の変化クラスは、正常に検出されました (半自動)。FCA は、Concept Explorer 1.3 を使用した形式概念分析を使用して実装されました。クラス階層は成功しました。

名詞、代名詞、形容詞の変化の間の質的な違いを検出します。 名詞内の男性、中性、女性の変化の間の質的な違いを検出します。

Gambar

表 1.1 と図 1.3 は鈴木・室伏  07 から借用
表 1.4 と図 1.6  は鈴木・室伏  07 から借用

Referensi

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