[求助]请问如何用Antconc3.1.302 来统计SECCL中的v+n搭配?

千晴

普通会员
请问如何用Antconc3.1.302 来统计SECCL中的v+n搭配?

SECCL是用CLAWS4自动词性赋码器


[本贴已被 xujiajin 于 2006年03月26日 23时10分33秒 编辑过]
 
Step01
2006032621483390.jpg


Step02
请将对勾去掉,这样就可以检索标注码了。
2006032621515748.jpg


检查一下语料,看看他们用的是_TAG还是<TAG>,因为他们曾经转换过。
我的电脑上没有SWECCL,所以没法查。

比如: be动词原形接普通名词就可以检索 *_VB0 *_NN
如果是< > 就可以用*<VB0> *<NN>
在下方的Search Term检索框里输入上面的代码点击Start就可以.

你试试看。

我对XML的码试了一下,还挺好用的。
<VB0> 动词原形BE,be, base form (finite i.e. imperative, subjunctive)
<VBDR> 系动词过去式were
<VBDZ> 系动词过去式was
<VBG> 现在分词being
<VBI> 动词不定式be, infinitive (To be or not... It will be ..)
<VBM> 系动词am
<VBN> 过去分词been
<VBR> 系动词are
<VBZ> 系动词is
<VD0> 不定式原形DO,do, base form (finite)
<VDD> 动词过去式Did
<VDG> 现在分词Doing
<VDI> 动词不定式do, infinitive (I may do... To do...)
<VDN> 过去分词done
<VDZ> 动词does
<VH0> 不定式原形HAVE,have, base form (finite)
<VHD> 动词过去时HAD,had (past tense)
<VHG> Having形式
<VHI> 动词不定式HAVE,have, infinitive
<VHN> 动词过去分词HAD,had (past participle)
<VHZ> 动词has
<VM> 情态助动词modal auxiliary (can, will, would, etc.)
<VMK> 情态动词modal catenative (ought, used)
<VV0> 单个动词原形base form of lexical verb (e.g. give, work)
<VVD> 动词过去时past tense of lexical verb (e.g. gave, worked)
<VVG> 动词ING分词形式-ing participle of lexical verb (e.g. giving, working)
<VVGK> 短语中的ING分词-ing participle catenative (e.g. going in be going to)
<VVI> 不定式infinitive (e.g. to give... It will work...)
<VVN> 动词过去分词past participle of lexical verb (e.g. given, worked)
<VVNK> 过去分词past participle catenative (e.g. bound in be bound to)
<VVZ> 动词-S形式-s form of lexical verb (e.g. gives, works)

<ND1> 方向名词单数singular noun of direction (e.g. north, southeast)
<NN> 普通名词(单复数同形)common noun, neutral for number (e.g. sheep, cod, headquarters)
<NN1> 单数普通名词singular common noun (e.g. book, girl)
<NN2> 复数普通名词plural common noun (e.g. books, girls)
<NNA> 称呼名词之后的词following noun of title (e.g. M.A.)
<NNB> 称呼名词之前的词preceding noun of title (e.g. Mr., Prof.)
<NNL1> 单数方位名词singular locative noun (e.g. Island, Street)
<NNL2> 复数方位名词plural locative noun (e.g. Islands, Streets)
<NNO> 数量词(单复数同形)numeral noun, neutral for number (e.g. dozen, hundred)
<NNO2> 复数数量词numeral noun, plural (e.g. hundreds, thousands)
<NNT1> 单数时间名词temporal noun, singular (e.g. day, week, year)
<NNT2> 复数时间名词temporal noun, plural (e.g. days, weeks, years)
<NNU> 度量单位词(单复数同形)unit of measurement, neutral for number (e.g. in, cc)
<NNU1> 单数度量单位词singular unit of measurement (e.g. inch, centimetre)
<NNU2> 复数度量单位词plural unit of measurement (e.g. ins., feet)
<NP> 专有名词(单复数同形)proper noun, neutral for number (e.g. IBM, Andes)
<NP1> 单数专有名词singular proper noun (e.g. London, Jane, Frederick)
<NP2> 复数专有名词plural proper noun (e.g. Browns, Reagans, Koreas)
<NPD1> 单数星期名词singular weekday noun (e.g. Sunday)
<NPD2> 复数星期名词plural weekday noun (e.g. Sundays)
<NPM1> 单数月份名词singular month noun (e.g. October)
<NPM2> 复数月份名词plural month noun (e.g. Octobers)
 
不用谢。把你平时的学习心得和发现也拿来和大家分享就好了。
 
But the tricky thing is that we fell over on the second arrowed bracket when we made a search in WS4-Concord last time.

So we removed that right bracket:

* <V* * <N*>

Pls also mind out whether there is a space between the word and the bracket and/or the bracket and the tag itself.
 
I've succeeded in collecting the data. Thanks a lot.
Although it is a minor problem, it means too much for me.
 
首先,我用Dr.Xu的方法尝试,可以分别得到V+N中的相应赋码所标示的搭配,但是暂时不能一下子统计出所有的此类V+N搭配,因为类别太细。

接着,我用Dr.Xiao的方法尝试* <V*> * <N*> for all V+N, 虽然搭配中的各种动词(包括VBDR;VBDZ;VBR;VBZ;VDI;VHD;VVD;VVG;VVI;VVN;VVZ)都已出现,但是名词只出现了<NNB> <NNU><NN> 这三种形式。

我不知道是不是还有什么操作不到位而导致,因为像<NN1><NN2>应该有的,可是却没有被搜索出来。希望前辈指点。

By the way, 我所用的是2002年的口试语料,共209个语料样本.

谢谢!
 
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以下是引用 千晴2006-3-27 21:47:49 的发言:
首先,我用Dr.Xu的方法尝试,可以分别得到V+N中的相应赋码所标示的搭配,但是暂时不能一下子统计出所有的此类V+N搭配,因为类别太细。

接着,我用Dr.Xiao的方法尝试* <V*> * <N*> for all V+N, 虽然搭配中的各种动词(包括VBDR;VBDZ;VBR;VBZ;VDI;VHD;VVD;VVG;VVI;VVN;VVZ)都已出现,但是名词只出现了<NNB> <NNU><NN> 这三种形式。

我不知道是不是还有什么操作不到位而导致,因为像<NN1><NN2>应该有的,可是却没有被搜索出来。希望前辈指点。

By the way, 我所用的是2002年的口试语料,共209个语料样本.

谢谢!



最好将你的检索操作步骤截图贴出来大家看看,才知道你到底问题在什么地方。

[本贴已被 作者 于 2006年03月27日 23时33分54秒 编辑过]
 
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这个是用* <V*> * <N*> 检索的图
2006032800094552.jpg



[本贴已被 作者 于 2006年03月28日 00时10分15秒 编辑过]
 
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你应该取消search term 后面Words前面的对钩,如果选择对钩则搜索的是词,而不是tags。请参考我的检索结果。
2006032818185920.jpg
 
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我虽然检索的结果比你的多得多,但是,并没有出现你说的动词+<NN1>和动词+<NN2>两种类型的结构。
 
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Antcon的检索功能有问题,至少在检索大量的tag的时候会出问题。前面千晴报告用* <V*> * <N>无法检索出<NN1>和<NN2>,oscar3试验之后,也有同样的问题。oscar3用* <V*> * <N>检索SECCL只检索到400笔,同样的语料用WST检索却检索到10641笔,差距太大了。
2006032822361638.jpg
 
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以下是引用 oscar32006-3-28 22:36:19 的发言:
Antcon的检索功能有问题,至少在检索大量的tag的时候会出问题。前面千晴报告用* <V*> * <N>无法检索出<NN1>和<NN2>,oscar3试验之后,也有同样的问题。oscar3用* <V*> * <N>检索SECCL只检索到400笔,同样的语料用WST检索却检索到10641笔,差距太大了。

那是设置问题。我的结果如下:

2006032822561237.jpg
 
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将global settings--> Token definition 重新设定一下即可。见附图:
2006032823054746.jpg
 
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