<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه گیلان</PublisherName>
				<JournalTitle>زبان فارسی و گویش‌های ایرانی</JournalTitle>
				<Issn>2476-6585</Issn>
				<Volume>2</Volume>
				<Issue>1</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2017</Year>
					<Month>03</Month>
					<Day>21</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Adjectives’ order in Persian</ArticleTitle>
<VernacularTitle>توالی صفات در زبان فارسی</VernacularTitle>
			<FirstPage>7</FirstPage>
			<LastPage>21</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">2473</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22124/plid.2017.2473</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>محمد</FirstName>
					<LastName>راسخ مهند</LastName>
<Affiliation>استاد زبان‌شناسی همگانی دانشگاه بوعلی سینای همدان</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>طاهره</FirstName>
					<LastName>ثمری</LastName>
<Affiliation>کارشناس ارشد زبان‌شناسی دانشگاه بوعلی سینای همدان</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2017</Year>
					<Month>10</Month>
					<Day>25</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>This paper is concerned with the question of which factors govern the adjective order (AO) in Persian. To do so, 3136 adjectives were used based on written-spoken corpus. The variables were length, nouniness, semantic closeness, non-comparability, Dixon`s semantic classes, Subjectivity-objectivity gradience, semantic congruity and affective load, corpus-specific frequency and frequency. &lt;br /&gt;Data analysis showed that all of the factors except Dixon`s semantic classes had impact on AO. To determine the effect size of each variable, multifactorial analysis was done. The results showed that the phonological variable is the most important variable for predicting the AO. The pragmatic one including corpus-specific frequency was at second level of importance. And the third level had been devoted to the semantic variables including semantic congruity, affective load and subjectivity-objectivity gradience. At last, the prediction power of the analysis was 63%. In fact, using given variables we could predict up to 63% of the AO.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">عوامل تأثیرگذار بر توالی صفات در زبان فارسی از مسائل مهم این پژوهش است. برای این منظور، از پیکره­ای نوشتاری و گفتاری، 3136 صفت بررسی شد. عوامل بررسی شده عبارت­اند از: طول صفت، مشخصة ­اسمی (اسمی­بودگی)، نزدیکی معنایی، مقایسه­ناپذیری، طبقه­بندی معنایی دیکسون، درجه‌بندی انتزاعی- عینی، تجانس معنایی و بار عاطفی، بسامد پیکره­ویژه و بسامد. نتایج تحلیل نشان می­دهد تمام متغیرهای فوق به غیر از متغیر معنایی دیکسون بر توالی صفات در زبان فارسی اثرگذارند. برای تعیین میزان تأثیر هریک از عوامل به بررسی چندعاملی پرداختیم. تحلیل آماری نشان داد که متغیر واجی مهم­­­ترین عامل در پیش­بینی توالی صفات است. عامل کاربردی بسامد پیکره­ویژه در جایگاه دوم قرار دارد و عوامل معنایی شامل تجانس معنایی و بار عاطفی و متغیر درجه­بندی انتزاعی- ­عینی در رتبة سوم. قدرت پیش­بینی تحلیل برابر با 63 % بود، یعنی با استفاده از متغیرهای مذکور می­توان تا میزان 63% توالی صفات را در زبان فارسی پیش­بینی کرد.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">توالی صفات</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مشخصة ‌اسمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">نزدیکی معنایی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تجانس معنایی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://zaban.guilan.ac.ir/article_2473_16eacbc9bd9f912eec29a6d47cbab569.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
