TEI Lex-0 In Action: Improving the Encoding of the Dictionary of the Academia das Ciências de Lisboa
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes some experiments made while encoding the first complete dictionary of the Academia das Ciências de Lisboa (DACL) in the context of TEI Lex-0, a community-based interchange format for lexical data aimed at facilitating the interoperability and reusability of lexical resources. Even though the original encoding of the DACL was based on TEI, we decided to switch to TEI Lex-0 because it allowed us to streamline our encoding. Our experiments show that even though TEI Lex-0 is stricter than TEI itself (allowing fewer elements and imposing certain constraints that are not present in plain TEI), it is fully capable of representing the complexities of the entry structure of the DACL. In the paper, we discuss the TEI Lex-0 encoding of the DACL, as well as the conversion methodology and the tools used for the automatic conversion from the original encoding. We are currently focusing on the macrostructural level, more precisely on the types of lexical units and on the written and spoken forms of the lemma, providing a set of modelling principles and representation forms of every type of entry in the DACL. This paper is part of ongoing work and a contribution to the efforts of the DARIAH-ERIC Lexical Resources working group.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».