Skip to content
Publicar y Distribuir
Soluciones de Publicación
Soluciones de Distribución
Servicios bibliotecarios
Temas
Arquitectura y diseño
Artes
Ciencias Sociales
Ciencias de la Información y Bibliotecas, Estudios del Libro
Ciencias de la vida
Ciencias de los materiales
Deporte y tiempo libre
Estudios clásicos y del Cercano Oriente antiguo
Estudios culturales
Estudios judíos
Farmacia
Filosofía
Física
Geociencias
Historia
Informática
Ingeniería
Interés general
Ley
Lingüística y semiótica
Literatura
Matemáticas
Medicina
Música
Negocios y Economía
Química
Química industrial
Teología y religión
Publicaciones
Revistas
Libros
Actas
Editoriales
Journal Matcher
Blog
Contacto
Buscar
Español
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Carrito
Home
Revistas
Journal of Linguistics/Jazykovedný casopis
Volumen 72 (2021): Edición 2 (Diciembre 2021)
Acceso abierto
Towards classification of stative verbs in view of corpus data
Svetlozara Leseva
Svetlozara Leseva
Institute for Bulgarian Language Prof. Lyubomir Andreychin, Bulgarian Academy of Sciences
Sofia, Bulgaria
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Leseva, Svetlozara
,
Ivelina Stoyanova
Ivelina Stoyanova
Institute for Bulgarian Language Prof. Lyubomir Andreychin, Bulgarian Academy of Sciences
Sofia, Bulgaria
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Stoyanova, Ivelina
y
Hristina Kukova
Hristina Kukova
Institute for Bulgarian Language Prof. Lyubomir Andreychin, Bulgarian Academy of Sciences
Sofia, Bulgaria
Buscar este autor en
Sciendo
|
Google Scholar
Kukova, Hristina
30 dic 2021
Journal of Linguistics/Jazykovedný casopis
Volumen 72 (2021): Edición 2 (Diciembre 2021)
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Resumen
Referencias
Autores
Artículos en este número
Vista previa
PDF
Cite
Compartir
Descargar portada
Publicado en línea:
30 dic 2021
Páginas:
383 - 393
DOI:
https://doi.org/10.2478/jazcas-2021-0035
Palabras clave
stative verbs
,
parallel corpora
,
semantic annotation
© 2021 Svetlozara Leseva et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 License.