2024-03-28T19:45:12Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/395132021-06-30T02:38:54Zcom_10324_38col_10324_852
2019-11-25T16:30:41Z
urn:hdl:10324/39513
The Grapho-Phonemics of the English Paroxytones and the fever/ever Dilemma.
Otero del Real, Cristina
Cámara Arenas, Enrique
Universidad de Valladolid. Facultad de Filosofía y Letras
The pronunciation of stressed English vowels is a complex issue for L2 speakers of the language. Vowel length contrasts are one of the core features that ensure intelligibility in the context of English as a Lingua Franca. We believe that the development of reliable grapho-phonemic rules could be useful for pronunciation teaching. Following a previous study from Cámara-Arenas, we look for the domain-specific rules that may help us account for the exceptions to the most irregular pronunciation rule. Pronunciation rule 3.2. is applicable to words like paper or human, predicting a pronunciation of the nominal version for the stressed vowel. We develop a larger set of regular words with the implementation of simple domain-specific rules applicable to each stressed vowel, bringing the regularity of this structure from 57% to 89%. Further polishing of these rules with a larger database and cleaner classification criteria is encouraged.
La pronunciación de la vocal tónica inglesa es una cuestión compleja para hablantes L2. El contraste de longitud en vocales es uno de los rasgos centrales que garantizan la inteligibilidad en contextos de Inglés como Lengua Franca. Creemos que el desarrollo de reglas grafo-fonémicas podría ser útil en la enseñanza de la pronunciación. Siguiendo un estudio previo de Cámara Arenas, buscamos las reglas específicas de dominio que puedan justificar las excepciones de la regla de pronunciación más irregular. La regla 3.2. se aplica a palabras como paper o human, prediciendo una pronunciación de la vocal tónica en su versión nominal. Con la implementación de simples reglas específicas de dominio, aplicables a cada vocal tónica, desarrollamos un grupo mayor de palabras regulares, desde un 57% anterior al 89%. La mejora de estas reglas con una base de datos mayor y criterios claros de clasificación sería óptima.
2019-11-25T16:30:41Z
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2019
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/39513
eng
info:eu-repo/semantics/openAccess
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