Two methods for extracting “specific” single-word terms from specialized corpora
Notice bibliographique
Résumé
Recently, corpus comparison has been used by a number of researchers for extracting single-word terms (SWTs) from specialized corpora. It is viewed as a means to supplement multi-word term (MWT) extraction, the focus of which is on noun phrases. However, little is known about the value of this technique in a terminological setting. This paper examines two different methods for finding French SWTs in the field of computing. The first one (M1) compares the specialized corpus to a corpus considered to be a reflection of language as a whole. The second one (M2) breaks down the specialized corpus into six topical subcorpora that are compared in turn to the entire specialized corpus. The calculation relies on standard normal distribution and is carried out by a program called TermoStat . The specific units produced by both methods are then evaluated by comparing them to the contents of two specialized dictionaries. We also compare the results yielded by the two methods. Results show that precision is fair (approximately 50%of units extracted by both methods can be found in specialized dictionaries). However, recall is lower in both methods. Results also reveal that, even though M1 yields better results that M2, both methods are useful for identifying SWTs and should be considered in terminological work.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».