Morpho-Semantic Structure of Complex Words in Persian: Perceptual Approach
محل انتشار: مطالعات زبان کاربردی ایران، دوره: 16، شماره: 1
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 25
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJALS-16-1_003
تاریخ نمایه سازی: 28 فروردین 1403
چکیده مقاله:
This article analyzes complex words, morphologically and semantically, within the Perceptual approach introduced by Safavi (۲۰۲۰). The authors aim to examine the possibilities of word formation of complex words in Persian as their first objective. To achieve this goal, they examined ۲۸۵۰ complex words selected randomly from the Sokhan Dictionary (Anvari, ۲۰۰۴). Following the mentioned approach, word-formation patterns are determined based on whether the morphemes belong to closed or open classes. According to a predetermined agreement, A stands for closed class units and B stands for open class units. This study reveals ۵۷ patterns of word formation, with ‘B + B’ appearing to be the most common among all the patterns examined. Next, the authors investigated how much closed-class units help Persian speakers interpret the semantic head of complex words examined. To reach this aim, ۲۰ Persian speakers not having any knowledge of linguistics were given a questionnaire of ۱۲۰ words made up of eight affixes selected by the authors and questioned about interpreting each word. Finally, data analysis related to the questionnaire revealed that the meaning interpretation of the words appeared to be significantly impacted by the morphemes belonging to the closed class.
کلیدواژه ها:
word-formation ، open & closed classes ، Persian complex word ، perceptual approach ، meaning interpretation
نویسندگان
Zahra Sadat Khazaeifar
Linguistics Department, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran
Raheleh Gandomkar
Linguistics Department, Allameh Tabataba’i University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :