Frekvenční distribuce nominální flexe v češtině
Frequency distribution of nominal inflection in Czech
bachelor thesis (DEFENDED)

View/Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/93056Identifiers
Study Information System: 179388
Collections
- Kvalifikační práce [23976]
Author
Advisor
Consultant
Láznička, Michal
Referee
Lukeš, David
Faculty / Institute
Faculty of Arts
Discipline
English for Intercultural Communication - General Linguistics
Department
Institute of Linguistics
Date of defense
11. 9. 2017
Publisher
Univerzita Karlova, Filozofická fakultaLanguage
Czech
Grade
Very good
Keywords (Czech)
hierarchie životnosti|korpusová metoda|statistické klastrování|usage-based linguisticsKeywords (English)
animacy hierarchy|corpus method|statistical clustering|usage-based linguisticsTato práce využívající metod lingvistických přístupů na základě užívání ověřuje, zda lze vysvětlit rozdílnou frekvenční distribuci pádů u jednotlivých substantiv v češtině pomocí hierarchie životnosti. Z vyváženého korpusu současných psaných textů SYN2015 extrahuji gramatické profily substantiv, skládající se z informací o rodu a čísle; na těchto profilech provádím klastrovou analýzu, jež dělí gramatické profily do skupin substantiv s podobnou relativní frekvenční distribucí pádů. Na základě klastrové analýzy a modelování podmíněných inferenčních stromů potvrzuji, že životnost rozděluje sledovaný vzorek na dvě skupiny. Klíčová slova: hierarchie životnosti, klastrová analýza, korpusová metoda, usage-base linguistics
Employing methods of usage-based linguistic approaches, this paper tests the claim that differerences in frequential distributions of cases of nominals in Czech can be explained with the animacy hierarchy. Grammatical profiles consisting of information about gender and number are extracted from SYN2015, a balanced corpus of contemporary written texts, and analysed by hierarchical clustering which groups the grammatical profiles according to similarities of relative frequential distribution of cases. The cluster analysis and subsequential conditional inference tree modelling that animacy divides the sample into two groups. Key words: frequency analysis, animacy hierarchy, cluster analysis, corpus method