Validating the OntoLex-lemon lexicography module with K Dictionaries' multilingual data
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 OntoLex-lemon model has gradually acquired the status of de-facto standard for the representation of lexical information according to the principles of Linked Data (LD). Exposing the content of lexicographic resources as LD brings both benefits for their easier sharing, discovery, reusability and enrichment at a Web scale as well as for their internal linking and better reuse of their components. However, with lemon being originally devised for the lexicalization of ontologies, a 1:1 mapping between its elements and those of a lexicographic resource is not always attainable. In this paper we report our experience of validating the new lexicog module of OntoLex-lemon, which aims at paving the way to bridge those gaps. To that end, we have applied the module to represent lexicographic data coming from the Global multilingual series of K Dictionaries (KD) as a real use case scenario of this module. Attention is drawn to the structures and annotations that lead to modelling challenges, the ways the lexicog module tackles them, and where this modelling phase stands as regards the conversion process and design decisions for KD’s Global series. Keywords: Linguistic Linked Data; RDF; multilingual; OntoLex-lemon; K Dictionaries
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle