Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Interaction of Information Content and Frequency as Predictors of Verbs’ Lengths

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F19%3A10427039" target="_blank" >RIV/00216208:11320/19:10427039 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Interaction of Information Content and Frequency as Predictors of Verbs’ Lengths

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The topic of this paper is the interaction of Average Information Content (IC) and frequency of aspect-coded verbs in Linear Mixed Effect Models as predictors of the verbs’ lengths. For 30 languages in focus, it came to light that IC and frequency do not have a simultaneous, positive impact on the length of verb forms: the effect of the IC is high, when the effect of frequency is low and vice versa. This is an indication of Uniform Information Density [13, 14, 15, 16]. Additionally, the predictors IC and frequency yield high correlations between predicted and actual verbs’ lengths.

  • Název v anglickém jazyce

    Interaction of Information Content and Frequency as Predictors of Verbs’ Lengths

  • Popis výsledku anglicky

    The topic of this paper is the interaction of Average Information Content (IC) and frequency of aspect-coded verbs in Linear Mixed Effect Models as predictors of the verbs’ lengths. For 30 languages in focus, it came to light that IC and frequency do not have a simultaneous, positive impact on the length of verb forms: the effect of the IC is high, when the effect of frequency is low and vice versa. This is an indication of Uniform Information Density [13, 14, 15, 16]. Additionally, the predictors IC and frequency yield high correlations between predicted and actual verbs’ lengths.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů