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Enregistrement W1822485886 · doi:10.3968/j.ccc.1923670020060204.012

Corpus in Foreign Language Teaching and Research

2010· article· en· W1822485886 sur OpenAlexvenueno aff
Zhou Xinping

Notice bibliographique

RevueCross-cultural communication · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorpus linguisticsHumanitiesLinguisticsForeign languageLanguage educationApplied linguisticsArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corpus-based language research has been long prospered since the middle of last century. Corpus is therefore frequently used in foreign language (mostly English) teaching and research due to the fundamental principles of modern Corpus Linguistics along with the colorful resources of word-banks and the corresponding tools, especially in western countries. In China, the related literature found its way from introducing the foreign researches to our own practice into this field. As a conclusion, corpus and Corpus Linguistics can be closely connected with and widely applied in foreign language teaching and research with a predictable bright future. Keywords: corpus, Corpus Linguistics, foreign language teaching and research Resume Le moyen de recherches sur le corpus a connu un developpement rapide depuis le milieu du siecle precedent et a atteint la maturite aujourd’hui. En raison de l’importance de la linguistique de corpus et de la methode de recherches sur le corppus, et etant donne ses ressources riches ainsi que les facilites apportees par les outils de recherche, le corpus est appliquee amplement dans les recherches linguistiques notamment dans celles de l’anglais. A l’etranger, l’etude de la linguistique de corpus a debute tot et a donne beaucoup de fruits ; le travail du milieu des langues etrangeres chinois dans ce domaine a commence par la presentation du corpus etranger et sa situation d’etude, et puis procede a des applications pratiques. En somme, il existe des relations etroites et diverses entre le corpus et les recherches de l’enseignement-apprentissage des langues etrangeres, et les recherches de l’enseignement-apprentissage des langues etrangeres basant sur le corpus presente une bonne perspective. Mots-cles: corpus, linguistique de corpus, recherches de l’enseignement-apprentissage des langues etrangeres 摘 要 語料庫研究方法自上個世紀中葉以來迅速發展,到今天已空前繁榮。由於語料庫語言學和語料庫研究方法的重要性,又由於豐富的語料庫資源及檢索工具提供了實踐的可能和便利,語料庫被廣泛應用於語言研究特別是英語教學研究中。國外語料庫語言學研究起步早,成果多;我國外語界在這方面的工作主要是從介紹國外語料庫及其研究現狀開始,然後進行一些應用實踐。總之,語料庫與外語教學研究有著緊密的、多層面的關係,基於語料庫的外語教學研究大有可為、前景廣闊。 關鍵詞:語料庫;語料庫語言學;外語教學研究

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,019
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0140,018
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,003

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
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