Research has focused on how the effects of different types of feedback vary as a function of the complexity of the linguistic targets and on the learning of inflectional features. However, few studies have investigated the learning of rule-based verb constructions. Grounded in the interactionist approach and usage-based theory, this study investigated the effects of corrective feedback on the acquisition of rule-based verb constructions among English-speaking learners of Chinese. Specifically, this study examined the effects of input-providing feedback and output-prompting feedback on the learning of two verb constructions. Data were drawn from 18 learners of Chinese from second-year Chinese classes in an American university. The participants were divided into two groups and took a pretest, treatment, and two posttests. Learners also filled out a questionnaire about their perception and preference of feedback types. Contrary to previous research, results indicated that both recasts and metalinguistic clues had positive effects on learners' learning of the target constructions. Moreover, learners of different proficiency preferred different types of feedback. The study results provided a categorization of verb constructions into four classes based on the rules that govern their formations and constraints that work on the constructions and identified stages learners moved through when learning verb constructions. The researcher proposed an instructional model of rule-based verb constructions. The model will help instructors recognize the stage the learners' are in and provide insight into how to help learners move to a higher stage by providing instruction, corrective feedback, and practice activities.

Η παρούσα διατριβή έχει ως σκοπό της, πρώτον, την ανάκτηση συντακτικής πληροφορίας (αναγνώριση συμπληρωμάτων ρημάτων, ανάκτηση πλαισίων υποκατηγοριοποίησης (ΠΥ) ρημάτων, αναγνώριση των ορίων και του είδους των προτάσεων) αυτόματα μέσα από ελληνικά και αγγλικά σώματα κειμένων με την χρήση ποικίλων και καινοτόμων τεχνικών μηχανικής μάθησης και, δεύτερον, την θεωρητική περιγραφή της ελληνικής σύνταξης μέσω τυπικών γλωσσολογικών φορμαλισμών, όπως η γραμματική Ενοποίησης και η γραμματική Φραστικής Δομής Οδηγούμενη από τον Κύριο Όρο. Η διατριβή κινήθηκε πάνω στους εξής καινοτόμους άξονες: 1. Η προεπεξεργασία των σωμάτων κειμένων βασίστηκε σε ελάχιστους γλωσσολογικούς πόρους για να είναι δυνατή η μεταφορά των μεθόδων σε γλώσσες φτωχές σε υποδομή. 2. Η αντιμετώπιση του θορύβου που υπεισέρχεται στα δεδομένα εξ αιτίας της χρήσης ελάχιστων πόρων πραγματοποιείται με Μονόπλευρη Δειγματοληψία. Εντοπίζονται αυτόματα παραδείγματα δεδομένων που δεν προσφέρουν στην μάθηση και αφαιρούνται. Τα τελικά δεδομένα είναι πιο καθαρά και η απόδοση της μάθησης βελτιώνεται πολύ. 3. Αποδεικνύεται η χρησιμότητα της εξαχθείσας πληροφορίας. Η χρησιμότητα των συμπληρωμάτων φαίνεται από την αύξηση της απόδοσης της διαδικασίας ανάκτησης ΠΥ με την χρήση τους. Η χρησιμότητα των εξαγόμενων ΠΥ φαίνεται από την αύξηση της απόδοσης ενός ρηχού συντακτικού αναλυτή με την χρήση τους. 4. Οι μέθοδοι εφαρμόζονται και στα Αγγλικά και στα Ελληνικά για να φανεί η μεταφερσιμότητά τους σε διαφορετικές γλώσσες και για να πραγματοποιηθεί μια ενδιαφέρουσα σχετική σύγκριση ανάμεσα στις δύο γλώσσες. Τα αποτελέσματα είναι πολύ ενθαρρυντικά, συγκρίσιμα με, και σε πολλές περιπτώσεις καλύτερα από, προσεγγίσεις που χρησιμοποιούν εξελιγμένα εργαλεία προεπεξεργασίας. / The thesis aims firstly at the acquisition of syntactic information (detection of verb complements, acquisition of verb subcategorization frames (SF), detection of the boundaries and the semantic type of clauses) automatically from Modern Greek and English text corpora with the use of various state-of-the-art and novel machine learning techniques, and, secondly, at the theoretical description of the Greek syntax through formal grammatical theories like Unification Grammar and Head-driven Phrase Structure Grammar. The thesis has been based on the following novel axes: 1. Corpus pre-processing has been limited to the use of minimum linguistic resources to ensure the portability of the presented methodologies to languages that are poorly equipped with resources. 2. Due to the low pre-processing level, a significant amount of noise appears in the data, which is dealt with One-sided Sampling. Examples that do not contribute to the learning process are detected and removed. The final data set is clean and learning performance improves significantly. 3. The importance of the acquired information is proven. The importance of complements is shown by the improvement in the performance of the SF acquisition process after the incorporation of complement information. The importance of the acquired SF lexicon is shown by its incorporation in a shallow syntactic parser and the increase of the performance of the latter. 4. The methods are applied on Modern Greek and on English to show their portability across different languages and to allow for an interesting rough comparison between the two languages. The results are very satisfactory, comparable to, and in some cases better than, approaches utilizing sophisticated resources for pre-processing.