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Enregistrement W2902806823 · doi:10.5539/ells.v8n4p38

Treatment of Affixes in Four English Advanced Learner’s Dictionaries

2018· article· en· W2902806823 sur OpenAlexvenueno aff
Yan Chen

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLexicography and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYancheng Teachers UniversityGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésAffixComputer scienceNatural language processingLinguisticsMeaning (existential)Space (punctuation)Root (linguistics)Listing (finance)Artificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper is a close examination of the treatment of affixes in the latest print versions of four English advanced learner’s dictionaries, i.e., OALD9, LDOCE6, COBUID8, and CALD4, at both macrostructure and microstructure levels. Through comparison and contrast, the author has produced some major findings. Firstly, special sections on affixes are a desirable supplement to prevalent alphabetical listing of affixes in the A-Z text. Secondly, forms for presentation of affixes include specification of the part of speech of the root with which an affix can be combined and indication of the part of speech of the derivative thus formed. Thirdly, cross-references help to establish the semantic relations between affixes like variant spellings, allomorphs, and synonymous affixes. Finally, more research needs to be done on lexicographical representation of affixes, especially on the wise use of space and on the proper establishment of relations between affixes.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,664

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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