Cluster Analysis for Corpus Linguistics (Quantitative Linguistics [QL], 66)
Langue : anglais
Edité par De Gruyter Mouton, 2015
- Éd. originale
- Livre relié
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The standard scientific methodology in linguistics is empirical testing of falsifiable hypotheses. As such the process of hypothesis generation is central, and involves formulation of a research question about a domain of interest and statement of a hypothesis relative to it. In corpus linguistics the domain is text, and generation involves abstraction of data from text, data analysis, and formulation of a hypothesis based on inference from the results. Traditionally this process has been paper-based, but the advent of electronic text has increasingly rendered it obsolete both because the size of digital corpora is now at or beyond the limit of what can efficiently be used in the traditional way, and because the complexity of data abstracted from them can be impenetrable to understanding. Linguists are increasingly turning to mathematical and statistical computational methods for help, and cluster analysis is such a method. It is used across the sciences for hypothesis generation by identification of structure in data which are too large or complex, or both, to be interpretable by direct inspection. This book aims to show how cluster analysis can be used for hypothesis generation in corpus linguistics, thereby contributing to a quantitative empirical methodology for the discipline.…
N° de réf. du vendeur i454
- Titre
- Cluster Analysis for Corpus Linguistics (Quantitative Linguistics [QL], 66)
- Auteur
- Moisl, Hermann
- Éditeur
- De Gruyter Mouton
- Année de publication
- 2015
- État de l'article
- Bon
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3110350254
- ISBN à 13 chiffres
- 9783110350258
- Édition
- Edition originale
- Poids de l'article
- 703 grammes
- Dimensions
- 2,54 centimètres de largeur par 15,88 centimètres de hauteur par 23,5 centimètres de profondeur
The standard scientific methodology in linguistics is empirical testing of falsifiable hypotheses. As such the process of hypothesis generation is central, and involves formulation of a research question about a domain of interest and statement of a hypothesis relative to it. In corpus linguistics the domain is text, and generation involves abstraction of data from text, data analysis, and formulation of a hypothesis based on inference from the results. Traditionally this process has been paper-based, but the advent of electronic text has increasingly rendered it obsolete both because the size of digital corpora is now at or beyond the limit of what can efficiently be used in the traditional way, and because the complexity of data abstracted from them can be impenetrable to understanding. Linguists are increasingly turning to mathematical and statistical computational methods for help, and cluster analysis is such a method. It is used across the sciences for hypothesis generation by identification of structure in data which are too large or complex, or both, to be interpretable by direct inspection. This book aims to show how cluster analysis can be used for hypothesis generation in corpus linguistics, thereby contributing to a quantitative empirical methodology for the discipline.
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Jasmin Berger
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