MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114824209 · doi:10.1093/llc/fqs048

Defining dialect regions with interpretations: Advancing the multidimensional scaling approach

2013· article· en· W2114824209 sur OpenAlexaff
Sheila Embleton, Dorin Urițescu, Eric S. Wheeler

Notice bibliographique

RevueLiterary and Linguistic Computing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidimensional scalingScalingComputer scienceNatural language processingLinguisticsArtificial intelligenceMathematicsPhilosophyMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In our earlier work, an approach to defining dialect areas using multidimensional scaling (MDS) of the total collection of available raw data (from a region of Romania) has produced results that showed ‘some’ but ‘not all’ of the dialect distinctions that were anticipated. To investigate this situation, we have extended our approach in two ways, one methodological and one technical. Methodologically, we have switched from looking at raw data to examining interpretive maps based on recognized dialect distinctions. Further, we have categorized these interpretations as phonetic (regular and irregular), morphophonemic, morphological, and lexical, examining each category separately. The result is a much clearer set of dialect distinctions, as seen in the MDS pictures. However, the dialect distinctions vary by category, leading us to make suggestions about the role of each category in defining the notion of dialect. Our technical extension is the creation and use of a 3D viewer for looking at the MDS pictures. We project the linguistic-distance space into three, instead of two, dimensions, and manipulate the resulting structure interactively, thus uncovering and eliminating any accidental ‘closeness’, as sometimes happens in the 2D case. Strikingly, the resulting 3D objects seem to be very flat, which strongly suggests that there are only two relevant dimensions for distinguishing these dialects, although the two dimensions do not correspond exclusively to geographic dimensions. The result of these extensions is that the multidimensional approach becomes even more viable as a way of selecting dialect and dialect-transition areas, and perhaps more accessible for use with languages and dialects beyond our own study area.

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 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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,010
Études des sciences et des technologies0,0030,011
Communication savante0,0160,011
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLiterary and Linguistic ComputingMême sujetLinguistic Variation and MorphologyTravaux en français237 207