Anti dependency distance minimization in short sequences: A graph theoretic approach
Visualitza/Obre
10.1080/09296174.2019.1645547
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/168813
Tipus de documentArticle
Data publicació2021
EditorInforma UK (Taylor & Francis)
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Dependency distance minimization (DDm) is a word order principle favouring the placement of syntactically related words close to each other in sentences. Massive evidence of the principle has been reported for more than a decade with the help of syntactic dependency treebanks where long sentences abound. However, it has been predicted theoretically that the principle is more likely to be beaten in short sequences by the principle of surprisal minimization (predictability maximization). Here we introduce a simple binomial test to verify such a hypothesis. In short sentences, we find anti-DDm for some languages from different families. Our analysis of the syntactic dependency structures suggests that anti-DDm is produced by star trees.
CitacióFerrer-i-Cancho, R.; Gómez-Rodríguez, C. Anti dependency distance minimization in short sequences: A graph theoretic approach. "Journal of quantitative linguistics", 2021, vol. 28, núm. 1, p. 50-76.
ISSN1744-5035
Versió de l'editorhttps://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09296174.2019.1645547
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
anti_locality.pdf | 4,618Mb | Visualitza/Obre |