Аспектуальные пары: префиксальный vs суффиксальный способ образования

Рассмотрение подходов к получению объективной численной оценки степени семантической близости слов, составляющих аспектуальные пары. Исследование динамики частотности употребления слова. Характеристика семантического сходства в векторной семантике.

Рубрика Иностранные языки и языкознание
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.05.2023
Размер файла 61,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

34. Bojanowski, Piotr, Edouard Grave, Armand Joulin & Tomas Mikolov. 2017. Enriching word vectors with subword information. Transactions of the Association for Computational Linguistics 5. 135-146.

35. Dressler, Wolfgang. 1989. Prototypical differences between inflection and derivation. STUF - Language Typology and Universals 42 (1). 3-10.

36. Gorbova, Elena V. & Oksana Iu. Chuikova. 2022. Suffixal imperfectivation of prefixed verbs: Record breakers and outsiders (based on the dictionary, corpus and Runet). Computational Linguistics and Intellectual Technologies. Papers from the Annual International Conference “Dialogue”. 21.

37. Grave, Edouard, Piotr Bojanowski, Prakhar Gupta, Armand Joulin & Tomas Mikolov. 2018. Learning Word Vectors for 157 Languages. Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018). https://www.aclweb.org/anthology/L18-1550 (accessed 21 September 2022)

38. Janda, Laura & Olga Lyashevskaya. 2011. Aspectual Pairs in the Russian National Corpus. Scando-Slavica 57 (2). 201-215.

39. Janda, Laura, Anna Endresen, Julia Kuznetsova, Olga Lyashevskaya, Anastasia Makarova, Tore Nesset & Svetlana Sokolova. 2013. Why Russian Aspectual Prefixes aren't Empty. Bloomington: Slavica.

40. Filip, Hana. 1999. Aspect, Eventuality Types, and Nominal Reference. London.

41. Kutuzov, Andrey & Igor Andreev. 2015. Texts in, meaning out: Neural language models in semantic similarity task for Russian. Proceedings of the Dialog 2015 Conference, Moscow, Russia. 133-144.

42. Michel, Jean-Baptiste, Yuan Kui Shen, Aviva Aiden & Adrian Veres. 2011. Quantitative analysis of culture using millions of digitized books. Science 331 (6014). 176-182.

43. Mikolov, Tomas, Kai Chen, Greg Corrado & Jeffrey Dean. 2013. Efficient estimation of word representations in vector space. arXivpreprint arXiv:1301.3781.

44. Pennington, Jeffrey, Richard Socher & Christopher D. Manning. 2014. Glove: Global vectors for word representation. Proceedings of the 2014 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP). 1532-1543.

45. Plank, Frans. 1991. Inflection and derivation. EUROTYP working papers 10.

46. Richey, Sean & Benjamin J. Taylor. 2020. Google Books Ngrams and political science: Two validity tests for a novel data source PS: Political Science & Politics 53. 72-77. https://doi.org/10.1017/S1049096519001318.

47. Ryzhova, Daria & Denis Paperno. 2022. Constructing typological questionnaire with distributional semantic models. In Ekaterina Rakhilina, Tatiana Reznikova & Daria Ryzhova (eds.), The Typology of Physical Qualities. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company.

48. Sahlgren, Magnus. 2008. The Distributional Hypothesis. From context to meaning. Distributional models of the lexicon in linguistics and cognitive science. [Special issue]. Rivista di Linguistica 20 (1). 33-53.

49. van Schooneveld, Cornelis. 1978. Semantic Transmutations: Prolegomena to a Calculus of Meaning. V. 1: The Cardinal Semantic Structure of Prepositions, Cases, and Paratactic Conjunctions in Contemporary Standard Russian. Bloomington,

50. Shavrina, Tatiana & Olga Shapovalova. 2017. To the methodology of corpus construction for machine learning: “Taiga” syntax tree corpus and parser. Proceedings of the International Conference «Corpus Linguistics-2017». St. Petersburg. 78-84.

51. Shavrina, Tatiana. 2021. Methods of computational linguistics in the evaluation of artificial intelligence systems. Voprosy yazykoznaniya 6. 117-138.

52. Singh, Rajendra & Alan Ford. 1980. Flexion, derivation et Panini. Amsterdam Studies in the Theory and History of Linguistic Science Amsterdam 20. 323-332.

53. Sivakumar, Soubraylu, Lakshmi Sarvani Videla, T. Rajesh Kumar, J. Nagaraj, Shilpa Itnal & D. Haritha. 2020. Review on Word2Vec Word Embedding Neural Net. 2020 International Conference on Smart Electronics and Communication (ICOSEC). IEEE. 282-290.

54. Solovyev, Vavery, Bochkarev Vladimir & Akhtyamova Svetlana. 2019. Google Books Ngram: Problems of representativeness and data reliability. Communications in Computer and Information Science 1223. Springer, Cham. 147-162. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 51913-1_10

55. Solovyev, Valery, Marina Solnyshkina & Danielle McNamara. 2022. Computational linguistics and discourse complexology: Paradigms and research methods. Russian Journal of Linguistics 26 (2). 275-316. https://doi.org/10.22363/2687-0088-30161

56. Zhilin, Yang, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov & Quoc V Le. 2019. Xlnet: Generalized autoregressive pretraining for language understanding. arXiv preprint arXiv:1906.08237.

Приложение

Таблица S1. Величина сходства между словами в векторной семантике, модель fasttext /

Table S1. The value of the similarity between words in vector semantics, fasttext model

Естественный перфектив

Расстояние

Базовый имперфектив

Расстояние

Специализированный перфектив

Расстояние

Вторичный имперфектив

1

сделать

0,76

делать

0,51

переделать

0,76

переделывать

2

показаться

0,74

казаться

0,63

оказаться

0,63

оказываться

3

попросить

0,82

просить

0,59

выпросить

0,65

выпрашивать

4

поставить

0,81

ставить

0,41

приставить

0,82

приставлять

5

сохранить

0,59

хранить

0,39

охранить

0,64

охранять

6

спрятать

0,80

прятать

0,65

припрятать

0,64

припрятывать

7

наплевать

0,89

плевать

0,49

оплевать

0,71

оплевывать

8

вырастить

0,74

растить

0,45

отрастить

0,78

отращивать

9

сожрать

0,63

жрать

0,61

пожрать

0,47

пожирать

10

понюхать

0,71

нюхать

0,51

вынюхать

0,71

вынюхивать

11

пощупать

0,67

щупать

0,45

нащупать

0,76

нащупывать

12

сыграть

0,76

играть

0,48

выиграть

0,75

выигрывать

13

поверить

0,72

верить

0,40

проверить

0,75

проверять

14

позвонить

0,76

звонить

0,54

перезвонить

0,63

перезванивать

15

нарисовать

0,75

рисовать

0,55

срисовать

0,80

срисовывать

16

повлечь

0,64

влечь

0,51

привлечь

0,79

привлекать

17

сжечь

0,66

жечь

0,59

зажечь

0,77

зажигать

18

замерзнуть

0,75

мерзнуть

0,60

промерзнуть

0,76

промерзать

19

выкопать

0,61

копать

0,58

раскопать

0,71

раскапывать

20

украсть

0,69

красть

0,50

обокрасть

0,53

обкрадывать

Сред

нее

0,73

0,52

0,70

Таблица S2. Величина сходства между словами в векторной семантике, модель skipgram, корпус НКРЯ и Википедия /

Table S2. The value of the similarity between words in vector semantics, skipgram model, RNC corpus and Wikipedia

Естественный перфектив

Расстояние

Базовый имперфектив

Расстояние

Специализированный перфектив

Расстояние

Вторичный имперфектив

1

сделать

0,77

делать

0,19

переделать

0,73

переделывать

2

показаться

0,69

казаться

0,38

оказаться

0,76

оказываться

3

попросить

0,79

просить

0,53

выпросить

0,62

выпрашивать

4

поставить

0,86

ставить

0,39

приставить

0,69

приставлять

5

сохранить

0,53

хранить

0,39

охранить

0,45

охранять

6

спрятать

0,80

прятать

0,72

припрятать

0,67

припрятывать

7

наплевать

0,65

плевать

0,51

оплевать

0,56

оплевывать

8

вырастить

0,61

растить

0,27

отрастить

0,58

отращивать

9

сожрать

0,51

жрать

0,51

пожрать

0,54

пожирать

10

понюхать

0,69

нюхать

-

вынюхать

-

вынюхивать

11

пощупать

0,65

щупать

0,51

нащупать

0,70

нащупывать

12

сыграть

0,70

играть

0,27

выиграть

0,82

выигрывать

13

поверить

0,78

верить

0,33

проверить

0,82

проверять

14

позвонить

0,75

звонить

0,63

перезвонить

0,60

перезванивать

15

нарисовать

0,80

рисовать

0,53

срисовать

0,52

срисовывать

16

повлечь

0,69

влечь

0,34

привлечь

0,73

привлекать

17

сжечь

0,56

жечь

0,49

зажечь

0,76

зажигать

18

замерзнуть

0,57

мерзнуть

0,51

промерзнуть

0,62

промерзать

19

выкопать

0,68

копать

0,45

раскопать

0,63

раскапывать

20

украсть

0,44

красть

0,39

обокрасть

-

обкрадывать

Среднее

0,69

0,42

0,66

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Лексико-семантическое и морфолого-синтаксическое словообразование. Аффиксация, суффиксальный и безаффиксный способ словообразования. Суффиксально-префиксальный и постфиксальный способ. Имя числительное и нормы его употребления в современном русском языке.

    контрольная работа [15,8 K], добавлен 08.12.2009

  • Ознакомление с научной литературой, посвященной семантике лексических единиц в отечественном языкознании. Выделение своеобразия компонентов семантической структуры многозначного слова. Семантический анализ многозначного слова на материале слова fall.

    курсовая работа [44,1 K], добавлен 18.09.2010

  • Способы деривации лексем со сложной основой. Сложно-суффиксальный способ и сложно-приставочный способ. Классификация сложных заимствованных слов по их принадлежности. Аббревиатура, наука и научные термины. Сложные слова в статьях на страницах Интернета.

    реферат [33,9 K], добавлен 26.05.2015

  • Понятие о типах образования слов. Аффиксация как способ образования слов. Особенности современного словообразования в русском языке. Словообразовательные аффиксы в современном русском языке. Префиксально-суффиксальный (смешанный) способ словообразования.

    курсовая работа [26,8 K], добавлен 27.06.2011

  • Способы образования наречий: приставочный, суффиксальный, приставочно-суффиксальный. Опорная схема для описания способа словообразования. Правила написания наречий. Гласные "о" и "е", непроизносимые согласные в словах. Морфологический состав слова.

    презентация [881,6 K], добавлен 15.01.2011

  • Сущность глагола как части речи в современном русском и казахском языках, категория залога и времени. Установление сходства и различия категорий глагола, его суффиксальные и префиксальные видовые пары. Сходство семантики русского и казахского языков.

    дипломная работа [70,7 K], добавлен 25.12.2010

  • Обзор понятия субъективной и объективной модальности. Характеристика особенностей употребления модальных слов. Анализ грамматико-лексического поля. Исследование модальных глаголов в немецком языке и их роли в значении субъективной и объективной оценки.

    курсовая работа [191,0 K], добавлен 28.07.2015

  • Процесс совпадения орфографической формы и звуковой оболочки слова. Определение частотности употребления омонимов в английском языке на примере лексического контекста. Построение каламбуров на полисемии, омонимии, омографах, шуточной этимологизации слов.

    дипломная работа [689,4 K], добавлен 04.01.2014

  • Категория оценки и её специфика в семантике метафоры. Место оценочности в семантической структуре слова. Онтология метафоры. Особенности оценочной семантики метафоры. Субстантивная метафора в процессе коммуникации. Специфика оценочности метафоры.

    дипломная работа [66,3 K], добавлен 17.09.2007

  • Проблема правильного и уместного употребления слов. Единицы языка как ячейки семантики. Морфемы полнозначных слов. Типы семантических отношений. Возможность соединения слов по смыслу в зависимости от реальной сочетаемости соответствующих понятий.

    курсовая работа [40,2 K], добавлен 02.01.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.