نمود واژگانی در زبان فارسی: مطالعه ای بر پایه رویکرد سنجه ای
Publish Year: 1399
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 113
This Paper With 23 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
Export:
Document National Code:
JR_JLW-8-1_005
Index date: 5 February 2022
نمود واژگانی در زبان فارسی: مطالعه ای بر پایه رویکرد سنجه ای abstract
The lexical aspect of contemporary Persian was studied in this article. The data which were extracted from Farhang-i-buzurg-i-soxan (Anvari, ۲۰۰۷) were investigated based on scalar approach. The traditional theories cannot differentiate and explain various aspectual events because of inadequate binary aspectual features. The investigation of data showed that scalar theory along with traditional features like [± duration], [± dynamicity], and [± telicity] provides a more comprehensive aspectual classification and clearer explanation of Persian verbs and events. The traditional theories cannot account for verbs of degree achievements which have the dual [+ telic] and [- telic] aspectual behavior. By following the scalar approach, Persian verbs are classified into scalar (open and closed) and non-scalar (semelfactive and activity) categories. The non-scalar activity and semelfactive verbs are respectively durative and punctual events. The open scalar verbs show the dual telicity whereas the closed ones have [+ telic] feature. The closed scalar verbs are classified into two-point scalar and multi-point scalar events. These two categories differ from each other based on the [± durative] feature. The two-point scalar verbs show punctual changes while the multi-point scalar ones undergo durative changes to achieve the endpoint.
نمود واژگانی در زبان فارسی: مطالعه ای بر پایه رویکرد سنجه ای Keywords:
نمود واژگانی در زبان فارسی: مطالعه ای بر پایه رویکرد سنجه ای authors
موسی غنچه پور
استادیار دانشگاه فرهنگیان، گروه زبان و ادبیات فارسی، تهران، ایران.
زهره احمدی پور اناری
استادیار دانشگاه فرهنگیان، گروه زبان و ادبیات فارسی، تهران، ایران.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :