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Predicate-induced semantic prominence in online argument linking: experiments on affectedness and analytical toolsRausch, Philip 20 July 2018 (has links)
Teil I dieser Arbeit untersucht Effekte einer semantischen Eigenschaft von syntaktisch transitiven Prädikaten auf die Satzverarbeitung: den Grad der Affiziertheit, den solch ein Prädikat für eines seiner Argumente impliziert, also das Ausmaß in dem ein Teilnehmer eine Zustandsveränderung während des ausgedrückten Ereignisses erfährt. Drei Experimente (zu Akzeptabilitätsurteilen, Lesezeiten & ereigniskorrelierten Potentialen [EKP]) überprüften den Einfluss von Affiziertheit auf die lexikalisch-semantische Verarbeitung des Prädikats und die Integration folgender Argument-Nominalphrasen (NPn) beim Satzlesen. Um den Effekt von Affiziertheit auf Verarbeitungsprozesse beim Argumentlinking zu maximieren, machten die Experimente Gebrauch von deverbalen, eventiven, deutschen -ung-Nominalisierungen, die von Verben mit verschiedenem Affiziertheitsgrad abgeleitet sind. Hierbei wurde der Einfluss der Affiziertheit ausgenutzt, folgende Objekts- oder Subjektsgenitive als Argument zu lizensieren. Während sich keine klaren Effekte bei der Verarbeitung der Nominalisierungen ergaben, zeigten die Ergebnisse zur Integration der Genitiv-NPn eine spezifische Interaktion zwischen dem Grad der Affiziertheit und der Akzeptabilität, einen Objekts- bzw. Subjektsgenitiv zu verwirklichen. Dieser Befund wurde von übereinstimmenden Lesezeiten- und EKP-Interaktionseffekten begleitet. Die EKP-Ergebnisse legen eine zentrale Rolle von zwei späten Positivierungen bei der Integration der Genitivargumente nahe. Diese Befunde werden im Kontext theoretischer Modelle von abgestufter Affiziertheit und von Satzverarbeitungsmodellen diskutiert, mit Fokus auf der möglichen Rolle der Prototypikalität von Argumenten und Unterschieden zwischen prädikatsinduzierter und argumentinhärenter semantischer Argumentprominenz. Teil II stellt zwei Softwarepakete für die statistische Umgebung R vor, die Schnittstellen für die zur Analyse der EKP-Daten verwendeten WFMM Software (Morris & Carroll, 2006) bieten. / Part I of this thesis investigates the effects of a semantic feature of syntactically transitive predicates on online sentence processing: the degree of affectedness such a predicate implies for one of its arguments, taken to indicate the extent to which an event participant undergoes a change of state during the event expressed. Three experiments (using acceptability judgements, reading times & event-related potentials [ERPs]) probed the effects of affectedness on the processing of the predicate and on the integration of following argument noun phrases (NPs), thus assessing the impact of affectedness on lexical-semantic processing and its influence on processes related to online argument linking. Maximising the effects of affectedness on linking-related processes, the experiments used German -ung nominalisations derived from verbs implying different degrees of affectedness, exploiting a paradigm involving the linking of either object or subject genitive argument NPs to deverbal, eventive nominalisations. While no clear effects of affectedness emerged for the processing of the nominalisations, results related to the integration of genitive NPs revealed a specific interaction between the degree of affectedness and the acceptability of realising either object or subject genitives. This pattern was accompanied by consistent reading time and ERP interaction effects. ERP results suggest a prominent role of two late positivities with different spatial foci in the integration of the genitive arguments. These findings are discussed in the context of theoretical models of graded affectedness and sentence processing models, considering possible roles of argument prototypicality and differences between predicate-induced and argument-inherent semantic argument prominence. Part II introduces two software packages for the statistical platform R, offering interfaces for the WFMM software (Morris & Carroll, 2006) used for the analysis of the ERP data in part I.
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