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Enregistrement W2737100166 · doi:10.7202/1040473ar

The Polymorphic Behaviour of Adjectives in Terminography

2017· article· en· W2737100166 sur OpenAlexvenueno aff
Paula de Santiago González, Larisa Grčić Simeunović

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyntagmatic analysisNounAttributiveComputer scienceLinguisticsAdjectiveNatural language processingContext (archaeology)TerminologyField (mathematics)Artificial intelligenceMeaning (existential)Lexical itemPsychologyMathematicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adjectives, while analyzed quite thoroughly in the works of terminologists, have not received enough attention in terminographic applications. Their inclusion, for instance in terminological databases, is low in comparison to that of nouns. However, the study of a specialized language such as karstology shows that adjectives have significant value due to their polymorphic behaviour. Our study shows that, depending on their semantic and syntactic relations with other lexical units, adjectives can provide us with essential information for terminology management and specialized knowledge organization. Semantically, adjectives highlight attributes of object concepts within a field allowing translators to discover more specific concepts, or different aspects of already known concepts. Syntactically, adjectives can present various syntagmatic relations with nouns. While some adjectives constrain the meaning of the noun, constructing other specific lexical units, others reveal the usage of terms (either complex or simple) in context. Our study, which is based on an analysis of a monolingual English corpus, has as its purpose to identify the most relevant attributive adjectives and explain their role in a specialized language such as karstology. We will also reflect on the presence of these adjectives in terminological dictionaries and on their contribution to the conceptual structure of a knowledge field.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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