The impersonal or psyc-predicate construction in Old English (=OE) poses a special challenge for most case theories in generative linguistics. In the OE impersonal construction, the experiencer argument is marked by dative, accusative, or nominative, whereas the theme is marked by nominative, genitive, or accusative, or by a PP. The combinations of possible cases for experiencer and theme are not random, bringing about daunting complexity for possible and impossible case frames. In this paper, I develop a conceptual semantic case theory (a la Jackendoff 1990, 1997, 2002; Yip, Maling, and Jackendoff 1987) to provide a unified account for the complicated case frames of the OE impersonal construction. In the conceptual semantic case theory, syntax and semantics have their own independent case assignment principles. For impersonal verbs in OE, I propose that UG leave an option of determining either syntactic or semantic case to lexical items. This proposal opens a new window for the OE impersonal construction, in that it naturally explains both possible and impossible case frames of the construction.
The purpose of this study is to investigate the adequacy of derivational approach and representational approach to syntactic theories in generative grammar. As the generative grammar is based on the derivational process of syntactic theories, it is suggested that derivational approach is more valid than representational approach. Move, Economy Principle, Local Economy and Label-free Phrase Structure in Minimalist framework support the preference of derivational approach to representational approach with the elimination of computational complexity, minimality, and label-free phrase structure. Syntactic structure is considered as the result of the interaction of the properties of lexical items containing probe and economy conditions constrained by bare output conditions. On the other hand, Pseudogapping in Lasnik(1999) is analyzed in terms of Object Shift, that is, overt raising to Spec of $Agr_o$ and the PF deletion of VP in representational approach. Hence, it is suggested that the combination of derivational and representational approaches to syntactic theories can be admitted in generative grammar.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.10
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pp.38-47
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1998
The syntactic analysis for the practical machine translation should be able to analyze a long sentence, but the long sentence analysis is a critical problem because of its high analysis complexity. In this paper a sentence segmentation method is proposed for an efficient analysis of a long sentence and the method of determining optimal sentence segmentation positions using statistical information and genetic learning is introduced. It consists of two modules: (1) decomposable position determination which uses lexical contextual constraints acquired from a training data tagged with segmentation positions. (2) segmentation position selection by the selection function of which the weights of parameters are determined through genetic learning, which selects safe segmentation positions with enhancing the analysis efficiency as much as possible. The safe segmentation by the proposed sentence segmentation method and the efficiency enhancement of the analysis are presented through experiments.
In this study, in order to investigate the factors that affect the percentage of correct answers and the degree of discrimination of the TOEIC test, a regression analysis was performed using corpus indicators that influence correct answer rate and the degree of discrimination for each part derived from the item analysis. The basic calculation word_length, consistency index LSA_overlap_adjacent_sentences, lexical diversity MTLD_VOCD, conjunction All_logical_causal_connectives_incidence, situational model casual_particles_causal_verbs_Ratio, syntactic complexity Left_embeddedness, and syntactic pattern density Infinitive_density were found to have negative effects. These factors that lower the correct answer rate can be utilized when setting learning goals. Vocabulary diversity index MTLD_VOCD, conjunction Additive_connectives_incidence, syntactic pattern density Infinitive_density, and lexical information person1_2_pronoun_incidence were found to have a positive effect. Factors influencing the increase in discrimination may provide important information for developing a learning program.
The part-of-speech determination is necessary for resolving the part-of-speech ambiguity in English-Korean machine translation. The part-of-speech ambiguity causes high parsing complexity and makes the accurate translation difficult. In order to solve the problem, the resolution of the part-of-speech ambiguity must be performed after the lexical analysis and before the parsing. This paper proposes the CatAmRes model, which resolves the part-of-speech ambiguity, and compares the performance with that of other part-of-speech tagging methods. CatAmRes model determines the part-of-speech using the probability distribution from Bayesian network training and the statistical information, which are based on the Penn Treebank corpus. The proposed CatAmRes model consists of Calculator and POSDeterminer. Calculator calculates the degree of appropriateness of the partof-speech, and POSDeterminer determines the part-of-speech of the word based on the calculated values. In the experiment, we measure the performance using sentences from WSJ, Brown, IBM corpus.
Generalized LR parsing is one of the enhanced LR parsing methods so that it overcome the limit of one-way linear stack of the traditional LR parser using graph-structured stack, and it has been playing an important role of a firm starting point to generate other variations for NL parsing equipped with various mechanisms. In this paper, we propose a conditional Action Model that can solve the problems of conventional probabilistic GLR methods. Previous probabilistic GLR parsers have used relatively limited contextual information for disambiguation due to the high complexity of internal GLR stack. Our proposed model uses Surface Phrasal Types representing the structural characteristics of the parse for its additional contextual information, so that more specified structural preferences can be reflected into the parser. Experimental results show that our GLR parser with the proposed Conditional Action Model outperforms the previous methods by about 6-7% without any lexical information, and our model can utilize the rich stack information for syntactic disambiguation of probabilistic LR parser.
Coordinate constructions in natural language pose a number of difficulties to natural language processing units, due to the increased complexity of syntactic analysis, the syntactic ambiguity of the involved lexical items, and the apparent deletion of predicates in various places. In this paper, we address the syntactic characteristics of the coordinate constructions in Korean from the viewpoint of constructing a competence grammar, and present a version of combinatory categorial grammar for the analysis of coordinate constructions in Korean. We also show how to utilize a unified lexicon in the proposed grammar formalism in deriving the sentential semantics and associated information structures as well, in order to capture the discourse functions of coordinate constructions in Korean. The presented analysis conforms to the common wisdom that coordinate constructions are utilized in language not simply to reduce multiple sentences to a single sentence, but also to convey the information of contrast. Finally, we provide an analysis of sample corpora for the frequency of coordinate constructions in Korean and discuss some problematic cases.
Alternate pictures that are proven to be equivalent are in high demand to assess creative thinking and language skills. This study aimed to investigate the equivalence of three pictures ('Dog owners,' 'Lost Dog,' and 'Overslept') recently developed for use in a creative writing task. Middle school students (N=183) wrote a story in English based on one of the three prompts distributed randomly. Four writing features (fluency, syntactic complexity, lexical diversity, and temporality) were analyzed with Coh-Metrix and MANCOVA. The three prompts were largely equivalent in their capacity to detect differences among writers in all the features of writing. The difficulty levels of the three prompts, however, were not necessarily the same. Two prompts, Dog Owners and Lost Dog, were verified as equivalent prompts, and therefore, they are recommended as alternate forms to assess creative language skills in repeated measurements. The Overslept prompt had greater facility in eliciting diverse words and more temporal connectives in composing stories. The differential difficulty shown among the prompts suggests that the validity of using different picture versions in repeated assessment remains questionable unless those versions undergo equivalence verification.
HyeRim Kwak;Seok-Chae Rhee;Seung Jin Lee;HyangHee Kim
Phonetics and Speech Sciences
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v.16
no.1
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pp.41-48
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2024
The significance of self-reported voice assessments concerning patients' chief complaints and quality of life has increased. Therefore, readability assessments of questionnaire items are essential. In this study, readability analyses were performed based on text grade and complexity, vocabulary frequency and grade, and lexical diversity of the 11 Korean versions of self-reported voice disorder questionnaires (KVHI, KAVI, KVQOL, K-SVHI, K-VAPP, K-VPPC, TVSQ, K-VDCQ, K-VFI, K-VTDS, and K-VoiSS). Additionally, a comparative readability assessment was conducted on the original versions of these questionnaires to discern the differences between their Korean counterparts and the questionnaires for children. Consequently, it was determined that voice disorder questionnaires could be used without difficulty for populations with lower literacy levels. Evaluators should consider subjects' reading levels when conducting assessments, and future developments and revisions should consider their reading difficulties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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