Interaction of Information Content and Frequency as Predictors of Verbs' Lengths

机译：信息内容和频率之间的相互作用，作为动词长度的预测指标

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The topic of this paper is the interaction of Average Information Content (IC) and frequency of aspect-coded verbs in Linear Mixed Effect Models as predictors of the verbs' lengths. For 30 languages in focus, it came to light that IC and frequency do not have a simultaneous, positive impact on the length of verb forms: the effect of the IC is high, when the effect of frequency is low and vice versa. This is an indication of Uniform Information Density [13-16]. Additionally, the predictors IC and frequency yield high correlations between predicted and actual verbs' lengths.

机译：本文的主题是线性混合效应模型中平均信息内容（IC）和方面编码动词的频率之间的交互作用，作为动词长度的预测指标。对于重点关注的30种语言，发现IC和频率对动词形式的长度不会同时产生积极的影响：IC的效果高，而频率的效果低，反之亦然。这表示统一的信息密度[13-16]。另外，预测词的IC和频率会在预测动词和实际动词的长度之间产生高度的相关性。

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来源
《International conference on business information systems》|2019年|271-282|共12页
会议地点
作者
Michael Richter; Yuki Kyogoku; Max Koelbl;
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会议组织
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正文语种
中图分类
关键词
Information Content; Frequency; Linear mixed models; Economy in interactions; Aspect;

机译：信息内容;频率;线性混合模型;互动经济;方面;

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