Lexical Profiling of Environmental Corpora
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a method for distinguishing lexical layers in environmental corpora (i.e. the general lexicon, the transdisciplinary lexicon and two sets of lexical items related to the domain).More specifically we aim to identify the general environmental lexicon (GEL) and assess the extent to which we can set it apart from the others.The general intuition on which this research is based is that the GEL is both well-distributed in a specialized corpus (criterion 1) and specific to this type of corpora (criterion 2).The corpus used in the current experiment, made of 6 subcorpora that amount to 4.6 tokens, was compiled manually by terminologists for different projects designed to enrich a terminological resource.In order to meet criterion 1, the distribution of the GEL candidates is evaluated using a simple and well-known measure called inverse document frequency.As for criterion 2, GEL candidates are extracted using a term extractor, which provides a measure of their specificity relative to a corpus.Our study focuses on single-word lexical items including nouns, verbs and adjectives.The results were validated by a team of 4 annotators who are all familiar with the environmental lexicon and they show that using a high specificity threshold and a low idf threshold constitutes a good starting point to identify the GEL layer in our corpora.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».