Languages have diverse characteristics that have emerged through evolution. In modern English grammar, the perfect is formed with \textit{have}+PP (past participle), but in earlier English the \textit{be}+PP form also existed. It is widely recognised that the auxiliary verb BE was replaced by HAVE throughout evolution, except for some special cases. However, whether this evolution was caused by natural selection or random drift is still unclear. Here we examined directional forces in the evolution of the English perfect with intransitives by combining three large-scale data sources: EEBO (Early English Books Online), COHA (Corpus of Historical American English), and Google Books. We found that most intransitive verbs exhibited an apparent transition from \textit{be}+PP to \textit{have}+PP, most of which were classified as `selection' by a deep neural network-based model. These results suggest that the English perfect could have evolved through natural selection rather than random drift, and provide insights into the cultural evolution of grammar.


翻译:语言在演化过程中呈现出多样化的特征。在现代英语语法中,完美语态由“have”+过去分词构成,而在早期的英语中,“be”+过去分词的形式也存在。众所周知,助动词“be”在演化过程中被“have”所取代,但是否是由自然选择或是随机漂变所引起的,目前还不清楚。在本研究中,我们结合了EEBO(Early English Books Online)、COHA(Corpus of Historical American English)和Google Books三个大规模的数据源,对英语完美语态以及其不及物动词方面的演化中的方向性力量进行了分析。我们发现,大多数不及物动词从“be”+过去分词过渡到了“have”+过去分词,这其中大部分被深度神经网络模型归类为“选择”。这些结果表明,英语完美语态可能是通过自然选择而非随机漂变演化而来,并为语法的文化演化提供了新见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

将一个汉字序列切分成一个一个单独的词
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
【2022新书】数据可视化手册,443页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2022年5月7日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
31+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
OCR开源库(文本区域定位和文本识别):github
数据挖掘入门与实战
28+阅读 · 2017年11月26日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月19日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
谷歌足球游戏环境使用介绍
CreateAMind
31+阅读 · 2019年6月27日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用TensorFlow实现LSTM社交对话股市情感分析
机器学习研究会
11+阅读 · 2018年1月14日
上百份文字的检测与识别资源,包含数据集、code和paper
数据挖掘入门与实战
17+阅读 · 2017年12月7日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
OCR开源库(文本区域定位和文本识别):github
数据挖掘入门与实战
28+阅读 · 2017年11月26日
【推荐】自然语言处理(NLP)指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员