Proposing a Customised Method for Extratextual Documentative Annotation on Written Text Corpus
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we have made an attempt to portray a perceivable sketch of extratextual documentative annotation which, in the present frame of text annotation, is considered as one of the indispensable processes through which we can add representational information to the texts included in a written corpus. This becomes more important when a corpus is made with a large number of texts obtained from different genres and text types. To develop a workable frame for extratextual annotation, at each stage, we have broadly classified the existing processes of corpus annotation into two broad types. Moreover, we have tried to explain different layers that are embedded with extratextual annotation of texts as well as marked out the applications which can substantially enhance the accessibility of language data from a corpus for the works of text file management, information retrieval, lexical items extraction, and language processing. The techniques that we have proposed and described in this paper are unique in the sense that these are highly useful for expanding the utility of data of a written text corpus beyond the immediate horizons of language processing to the realms of theoretical, descriptive, and applied linguistics. In this paper, we have also argued that we should try to annotate all kinds of written text corpora so far developed in different natural languages at the extratextual level in a uniform manner so that the text samples stored in corpora can be uniformly used for various works of descriptive linguistics, theoretical linguistics, language technology, and applied linguistics including grammar writing, dictionary compilation, and language teaching. The annotation scheme proposed here is applied on a sample Bangla text corpus and we have noted that the accessibility of data and information from this kind of corpus is far easier than that of an un-annotated raw corpus.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,013 |
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 ».