Exploring the role of lexis and grammar for the stable identification of register in an unrestricted corpus of web documents
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
of the documents, as register-whether a text is, e.g., a news article or a recipe-is arguably the most important predictor of linguistic variation (see Biber in Corpus Linguist Linguist Theory 8:9-37, 2012). Despite having received significant attention in recent years, the modeling of online registers has faced a number of challenges, and previous studies have presented contradictory results. In particular, these have concerned (1) the extent to which registers can be automatically identified in a large, unrestricted corpus of web documents and (2) the stability of the models, specifically the kinds of linguistic features that achieve the best performance while reflecting the registers instead of corpus idiosyncrasies. Furthermore, although the linguistic properties of registers vary importantly in a number of ways that may affect their modeling, this variation is often bypassed. In this article, we tackle these issues. We model online registers in the largest available corpus of online registers, the Corpus of Online Registers of English (CORE). Additionally, we evaluate the stability of the models towards corpus idiosyncrasies, analyze the role of different linguistic features in them, and examine how individual registers differ in these two aspects. We show that (1) competitive classification performance on a large-scale, unrestricted corpus can be achieved through a combination of lexico-grammatical features, (2) the inclusion of grammatical information improves the stability of the model, whereas many of the previously best-performing feature sets are less stable, and that (3) registers can be placed in a continuum based on the discriminative importance of lexis and grammar. These register-specific characteristics can explain the variation observed in previous studies concerning the automatic identification of online registers and the importance of different linguistic features for them. Thus, our results offer explanations for the jungle-likeness of online data and provide essential information on online registers for all studies using online data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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