Auxiliary selection in Italian
La sélection des auxiliaires en langue italienne
Résumé
Auxiliary selection is a well-known phenomenon in perfect tense formation that relates to the ability of some languages to choose between ‘have’ or ‘be’. particularly influential theory is the Auxiliary Selection Hierarchy (ASH) proposed by Sorace (2000) according to which verbs that in almost every case select ‘be’ and ‘have’ are located at the two extremes of this hierarchy while the so-called peripheral verbs, the ones that are most influenced by auxiliary selection variation, are found in the middle of the hierarchy. we decided to combine quantitative and qualitative corpora analysis by using ItTenTen (16) via Sketch Engine (Jakubíček et al., 2013) as the primary corpus. In terms of qualitative analysis, we identified verbs allowing a double auxiliation by means of the Corpus Query Language (CQL) tool. From the perspective of quantitative analysis, we analyzed the data with CHAID (Kass 1980). This nonparametric test provides a way to observe how the different attributes contribute to the selection of the auxiliary by creating a decision-tree diagram in which every segment contains similar sentences according to the attributes. The verbs studied demonstrated how this distinction, in conjunction with verb semantics and subject’s animacy and human trait, can explain auxiliary selection.
La sélection de l'auxiliaire est un phénomène bien connu dans la formation du parfait qui est lié à la capacité de certaines langues à choisir entre 'avoir' et 'être'. Une théorie particulièrement influente est la hiérarchie de sélection des auxiliaires (ASH) proposée par Sorace (2000) selon laquelle les verbes qui sélectionnent dans presque tous les cas 'be' et 'have' sont situés aux deux extrêmes de cette hiérarchie tandis que les verbes dits périphériques, ceux qui sont les plus influencés par la variation de la sélection des auxiliaires, se trouvent au milieu de la hiérarchie. Nous avons décidé de combiner l'analyse quantitative et qualitative des corpus en utilisant ItTenTen (16) via Sketch Engine (Jakubíček et al., 2013) comme corpus primaire. Du point de vue de l'analyse qualitative, nous avons identifié les verbes permettant une double auxiliation au moyen de l'outil Corpus Query Language (CQL). Du point de vue de l'analyse quantitative, nous avons analysé les données avec CHAID (Kass 1980). Ce test non paramétrique permet d'observer comment les différents attributs contribuent à la sélection de l'auxiliaire en créant un diagramme en arbre de décision dans lequel chaque segment contient des phrases similaires en fonction des attributs. Les verbes étudiés ont démontré comment cette distinction, unie à la sémantique du verbe et au caractére animé du sujet, peut expliquer la sélection de l'auxiliaire.
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