A Methodology for Developing Multilingual Resources for Terminology
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a project that aims at building lexical resources for terminology.By lexical resources, we mean dictionaries that provide detailed lexico-semantic information on terms, i.e. lexical units the sense of which can be related to a special subject field.In terminology, there is a lack of such resources.The specific dictionaries we are currently developing describe basic French and Korean terms that belong to the fields of computer science and the Internet (e.g.computer, configure, user-friendly, Web, browse, spam).This paper presents the structure of the French and Korean articles: each component is examined and illustrated with examples.We then describe the corpus-based methodology and the different computer applications used for developing the articles.Our methodology comprises five steps: design of the corpora, selection of terms; sense distinction; definition of actantial structures and listing of semantic relations.Details on the current state of each database are also given.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,011 |
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 ».