Dependency profiles in the large-scale analysis of discourse connectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents dependency profiles (DPs) as an empirical method to investigate linguistic elements and their application to the study of 24 discourse connectives in the 3.7-billion token Finnish Internet Parsebank ( http://bionlp-www.utu.fi/dep_search/ ). DPs are based on co-occurrence patterns of the discourse connectives with dependency syntax relations. They follow the assumption of usage-based models, according to which the semantic and functional properties of linguistic expressions arise based on their distributional characteristics. We focus on the typical usage patterns reflected by the DPs and the (dis)similarities among discourse connectives that these patterns reveal. We demonstrate that 1) DPs can be analyzed with clustering to obtain linguistically meaningful groupings among the connectives and that 2) the clustering can be combined with support vector machines to obtain generic and stable linguistic characteristics of the discourse connectives. We show that this data-driven method offers support for previous results and reveals novel tendencies outside the scope of studies on smaller corpora. As the method is based on automatic syntactic analysis following the cross-linguistic universal dependencies, it does not require manual annotation and can be applied to a number of languages and in contrastive studies.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».