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This paper discusses the linguistic expression of similarity, aka 'similative' in Zaar, a Chadic language spoken south of Bauchi State, in Northern Nigeria. As the Zaar similative is related to other functional structures, both morphologically (e.g. equative, simulative), or cognitively (e.g. comparison of superiority, aka 'comparative'), these will also be included in the discussion. After a presentation of Zaar and its typological characteristics, stressing the fact that the predicative words expressing the standard of comparison in Zaar are essentially verbs, not adjectives (Section 2), the paper does a quick morpho-syntactic survey of the general cognitive operation of comparison (Section 3), showing how the equative, similative and simulative structures are based on the preposition ɗan, 'like' whereas the comparative structure centers on the verb mop, 'surpass'. Section 4 studies the comparative, while Section 5 focuses on the preposition ɗan and its morpho-syntactic status in relation with the equative and the similative structures. Section 6 shows how the morphemes ɗan, 'like', the quotative tu, and the particle ku combine to form the simulative marker ɗan (ku)tu. Finally, Section 7 summarises the contribution of Zaar to the study of comparison and similarity.
Using distributional analysis methods to compute semantic proximity links between words has become commonplace in NLP. The resulting relations are often noisy or difficult to interpret in general. This paper focuses on the issues of evaluating a distributional resource and filtering the relations it contains, but instead of considering it in abstracto, we focus on pairs of words in context. In a discourse, we are interested in knowing if the semantic link between two items is a byproduct of textual coherence or is irrelevant. We first set up a human annotation of semantic links with or without contextual information to show the importance of the textual context in evaluating the relevance of semantic similarity, and to assess the prevalence of actual semantic relations between word tokens. We then built an experiment to automatically predict this relevance, evaluated on the reliable reference data set which was the outcome of the first annotation. We show that in-document information greatly improve the prediction made by the similarity level alone.
Investigation of the perception of space and geographi in the Bronze Age administration. Three concepts are occuring: palace versus territory; province A versus province B; Centrum versus periphery.
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