Reconciling Fine-Grained Lexical Knowledge and Coarse-Grained Ontologies in the Representation of Near-Synonyms
Notice bibliographique
Résumé
dimension seep : drip Emphasis enemy : foe Denotational, indirect error : blunder Denotational, fuzzy woods : forest Table 1: Examples of near-synonymic variation. discrimination dictionaries, Edmonds (1999) gives a classification of near-synonymic variation into 35 subcategories of the above four broad categories. Table 1 gives several examples, which we will discuss briefly. Collocational variation involves the words or concepts with which a word can be combined, possibly idiomatically, in a well-formed sentence. For example, task and job differ in their collocational patterns: face a daunting job sounds unnatural where face a daunting task does not. Stylistic variation involves differences in a small finite set of dimensions on which all words can be compared. Many stylistic dimensions have been proposed by Hovy (1988), Nirenburg & Defrise (1992), Stede (1993), and others. Table 1 illustrates two of the most common dimensions: Inebriated is formal while pissed is informal; ann...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».