Gold Punning: studying multistable meaning structures using a systematically collected set of lexical blends

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16 décembre 2019

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Daniel Kjellander, « Gold Punning: studying multistable meaning structures using a systematically collected set of lexical blends », Lexis, ID : 10.4000/lexis.3962


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Résumé En Fr

The multifaceted and intermediary nature of lexical blending has been discussed from various theoretical perspectives in the last decades [Kubozono 1990; Kelly 1998; Dressler 2000; Kemmer 2003; Gries 2006; Fandrych 2008]. Corpus linguistic studies have contributed to a growing body of empirical data demonstrating significant patterns of blend formation [e.g. Gries 2004b, 2006; Beliaeva 2014]. These more recent findings are particularly important as they illustrate that lexical blending is not as irregular and unsystematic as it has often been assumed in the past [Lehrer 1996; Kelly 1998; Kemmer 2003; López Rúa 2004; Beliaeva 2014]. Because blends are often short-lived [Cannon 1986; Lehrer 1996] and informal [Bauer 1983; López Rúa 2010; Bauer 2012], making predictions about their nature is a complex task. Systematic analysis involves therefore a number of challenges. One such challenge is how to detect and collect these unspecified and un-tagged lexical items in a corpus. It is a well-known fact that conventional dictionaries are poor sources [Cannon 1986], and alternative methodologies are therefore required. Another challenge is how to ensure that the collected data is representative of all lexical blends within a selected set of limitations. Besides addressing these challenges, semantic aspects of ambiguity were investigated from a Cognitive Linguistics (CL) perspective [Geeraerts 2006a]. The patterns of ambiguity in the data are explained as instantiations of multistable perception, which is understood as a phenomenon in which “our perceptual system fails to produce a stable unambiguous percept” [Kornmeier et al. 2009: 138]. From a linguistic perspective, this means that aspects such as phonology, orthography, and semantics constitute variables holding a potential for functionally employed lexical ambiguity [Renner 2015]. At various stages, the study employed both automated processes and manual analyses, which means that workload limitations applied to the scope of the data. A central aim of the study was, however, to develop systematic approaches to the collection of lexical blends, precisely because it is considered necessary in the development of blend research in general.

La nature variée et le rôle intermédiaire de l’amalgame lexical ont été abordés selon diverses perspectives théoriques ces dernières décennies [Kubozono 1990 ; Kelly 1998 ; Dressler 2000; Kemmer 2003 ; Gries 2006 ; Fandrych 2008]. Les études en linguistique de corpus ont permis la constitution d’un ensemble grandissant de données empiriques qui mettent au jour des patrons productifs de formation des amalgames [Gries 2004b, 2006 ; Beliaeva 2014]. Ces découvertes récentes sont particulièrement intéressantes en ce qu’elles illustrent le fait que l’amalgame lexical n’est pas aussi irrégulier et asystématique qu’on l’a souvent présupposé par le passé [Lehrer 1996 ; Kelly 1998 ; Kemmer 2003 ; López Rúa 2004 ; Beliaeva 2014]. En raison du caractère généralement éphémère [Cannon 1986 ; Lehrer 1996] et informel [Bauer 1983 ; López Rúa 2010 ; Bauer 2012] des amalgames, il est compliqué de faire des prédictions quant à leur nature. Leur analyse systématique présente donc un certain nombre de défis. Un de ces défis est de savoir comment détecter et recueillir ces lexèmes non spécifiés et non étiquetés dans les corpus. Il est bien connu que les dictionnaires conventionnels sont une source insuffisante [Cannon 1986], et des méthodologies autres sont ainsi nécessaires. Un autre défi est de savoir comment s’assurer que des données recueillies sont représentatives de l’intégralité des amalgames lexicaux à l’intérieur d’un ensemble limité. La prise en considération de ces défis a été complétée par des études sur l’ambiguïté sémantique dans une perspective cognitive (Linguistique Cognitive) [Geeraerts 2006a]. Ces modèles d’ambiguité dans les données s’expliquent comme des instanciations d’une perception multistable, qui doit s’entendre comme un phénomène par lequel « our perceptual system fails to produce a stable unambiguous percept » [Kornmeier et al. 2009 : 138]. D’un point de vue linguistique, cela signifie que des aspects tels que la phonologie, l’orthographe et la sémantique constituent des variables à fort potentiel d’ambigüité lexicale utilisée de façon fonctionnelle [cf. Renner 2015]. À plusieurs reprises, cette étude a eu recours aussi bien à des procédés automatisés qu’à des analyses manuelles, ce qui signifie que des limitations quantitatives s’appliquent au champ des données recueillies. Cependant, un objectif principal de cette étude a été de développer une approche systématique en ce qui concerne la collecte des amalgames, précisément car cette question est considérée comme fondamentale dans le développement général des études sur les amalgames.

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