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Enregistrement W2005994535 · doi:10.3406/medi.2002.1536

La lemmatisation et l'encodage grammatical permettent-ils de reconnaître l'auteur d'un texte ?

2002· article· en· W2005994535 sur OpenAlexaff
Sylvie Mellet

Notice bibliographique

RevueMédiévales · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensCanadian Linguistic Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLemmatisationLinguisticsAuthorship attributionComputer scienceArtificial intelligencePoint (geometry)Corpus linguisticsNatural language processingHumanitiesPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lemmatization and Morphological lagging : their Application to Authorship Attribution. - Traditional methods of attributing an anonymous text to his own author have been increased by the outcome of linguistic statistics for a few years now. By far statistics provides a more objective way of comparing texts to one another. Textual corpora however have not often be tagged ; as researchers have not been given the opportunity to point out and systematically retrieve grammatical occurrences and features of a given corpus, there has been no other choice left than to study lexical connection between texts. The method has proved successful, results yet depend perceptibly on topics and literary genres. We will therefore proceed to analyse a classical Latin corpus in which texts have been lemmatizated and grammatically tagged. We will endeavour to examine if dissimilarity measures between texts from the study of grammatical parameters give finer and discriminating results than by lexical means. If our conclusion occurs to be positive, from now on, it is worth considering the undertaking of lemmatization of medieval Latin texts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,801
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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