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DP語段內(nèi)形容詞詞組的句法推導(dǎo)

發(fā)布時(shí)間:2024-01-30 07:27
  本文旨在利用語段理論來研究DP語段內(nèi)的形容詞詞組的句法推導(dǎo),重在介紹形容詞的多重分類方法和形容詞的句法地位,以及形容詞在名詞詞組中的位置分布;贐oleda, Badia和Walde (2005)對(duì)形容詞分類的研究,本文認(rèn)為,形容詞可以從語義,形態(tài)以及句法這三個(gè)層面來進(jìn)行分類,并且這三種分類方法之間有著很緊密的關(guān)系。通過對(duì)名詞詞組和分句的類比研究,Svenonius (2003)認(rèn)為,在名詞詞組中至少存在兩個(gè)語段,分別是DP和nP。DP對(duì)應(yīng)于分句中CP語段,而nP對(duì)應(yīng)于分句中的vP語段。在Svenonius (2003)的理論基礎(chǔ)上,本文提出了新的觀點(diǎn),認(rèn)為名詞詞組中的兩個(gè)語段分別是限定詞詞組DP和輕名詞詞組nP。 對(duì)于形容詞的句法地位,學(xué)術(shù)界有四種經(jīng)典的觀點(diǎn):中心語;附加語;標(biāo)示語;簡(jiǎn)化了的關(guān)系從句。本文首先綜述了這四種基本觀點(diǎn),并分析了每種觀點(diǎn)各自的優(yōu)缺點(diǎn),進(jìn)而嘗試提出一種新的觀點(diǎn)。本文認(rèn)為,所有的形容詞的初始位置都在其所修飾的名詞之后,并且他們都是由簡(jiǎn)化了的關(guān)系從句衍生而來的;此觀點(diǎn)基于本文所提出的特征F和參數(shù)P。所有的形容詞有具有普遍特征F,而不同語言的形容詞具有不同的參數(shù)P...

【文章頁數(shù)】:94 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
Abbreviation
Chapter 1 Introduction
Chapter 2 Literature Review
    2.1 Ensemble classification of adjectives
        2.1.1 Semantic Level
        2.1.2 Morphological Level
        2.1.3 Syntactic Level
    2.2 Adjectives as Heads
    2.3 Adjectives as Adjuncts
    2.4 Adjectives as Specifiers
    2.5 Adjectives as Reduced Relative Clauses
    2.6 Summary
Chapter 3 Theoretical Framework
    3.1 Principles and Parameters Approach (PPA)
    3.2 Phase theory
    3.3 Phases in the DP
    3.4 Summary
Chapter 4 Preliminary Studies on the Syntactic Status of Adjectives
    4.1 The Syntactic Category of Adjectives
    4.2 The Syntactic Function of Adjectives
    4.3 Default Adjective Position
    4.4 Adjectives vs. Reduced Relative Clauses.
    4.5 The Adjective Ordering
Chapter 5 The Derivation of Adjective Phrases from Cross-Linguistic Data
    5.1 Multiple Feature Checking and Predicate Raising
    5.2 The Derivation of Adjectives.
        5.2.1 Adjectives in English
        5.2.2 Adjectives in Chinese
        5.2.3 Adjectives in Indonesian
        5.2.4 Adjectives in Thai
        5.2.5 Adjectives in French
        5.2.6 Adjectives in Portuguese
    5.3 Summary
Chapter 6 Conclusion
References
攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
Acknowledgements



本文編號(hào):3889767

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