Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at elucidating what size of corpus can produce the reliable qualitative analyses when the parallel corpus, composed of English original and Korean translated texts, is used. To reach the goal, we have divided the size of corpus into 5 levels from a quarter-million to one million (phonological) words. At each level, the number of words has been increased by one hundred fifty thousand words, i.e., 250,000, 400,000, 550,000, 700,000, 850,000, and 1,000,000 words. Then, we have examined the major differences between the levels. The results obtained from our investigation are as follows: First, with reference to the translation source of the Korean bound noun ttaemun(reason or ground), the zero-morph translation is most frequent in a quarter-million corpus level, while the frequency of the conjunctive translation is the highest in the seven hundred thousand corpus level. This indicates that at least, the corpus size of seven hundred thousand words is necessary to get a meaningful analysis of the bound noun ttaemun. Second, although the differences between the five levels are not significant, the translation of the long-form causative construction becomes more frequent in the seven hundred thousand corpus level while the frequency of the text-free translation decreases more or less. Third, in the case of the translation source of the Korean conjunctive geureona(but), the translation frequency of conjunctive ‘but’ increases by 20 percent in the four hundred thousand corpus level while the translation of either zero morph or conjunctive ‘however’ decreases by 10 percent in the same corpus level. On the other hand, in the case of the Korean conjunctive hajiman(yet or but), certain significant change of translation frequency occurs in the five hundred fifty thousand corpus level. Finally, concerning the translation of the English dash mark ‘-’ into Korean, the five hundred fifty corpus level shows a significant result. For example, the dash mark disappears in many Korean texts, or the contents after the dash mark is rewritten as a new Korean sentence. In conclusion, the reasonable size of corpus, which can be developed into a hypothesis or theory, can vary from four hundred thousand words minimally to seven hundred thousand words maximally according to our investigation. Futhermore, the corpus size over seven hundred thousand words does not make any difference on the qualitative analyses of the 4 items thoroughly investigated in this paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».