LADEC: The Large Database of English Compounds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Large Database of English Compounds (LADEC) consists of over 8,000 English words that can be parsed into two constituents that are free morphemes, making it the largest existing database specifically for use in research on compound words. Both monomorphemic (e.g., wheel) and multimorphemic (e.g., teacher) constituents were used. The items were selected from a range of sources, including CELEX, the English Lexicon Project, the British Lexicon Project, the British National Corpus, and Wordnet, and were hand-coded as compounds (e.g., snowball). Participants rated each compound in terms of how predictable its meaning is from its parts, as well as the extent to which each constituent retains its meaning in the compound. In addition, we obtained linguistic characteristics that might influence compound processing (e.g., frequency, family size, and bigram frequency). To show the usefulness of the database in investigating compound processing, we conducted a number of analyses that showed that compound processing is consistently affected by semantic transparency, as well as by many of the other variables included in LADEC. We also showed that the effects of the variables associated with the two constituents are not symmetric. In short, LADEC provides the opportunity for researchers to investigate a number of questions about compounds that have not been possible to investigate in the past, due to the lack of sufficiently large and robust datasets. In addition to directly allowing researchers to test hypotheses using the information included in LADEC, the database will contribute to future compound research by allowing better stimulus selection and matching.
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.
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 | 0,012 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle