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Enregistrement W4226025690 · doi:10.22168/2237-6321-11esp2097

Experiência na criação de um dicionário bilíngue de parônimos para alunos de língua estrangeira

2021· article· en· W4226025690 sur OpenAlexaff
Anna V. Pavlova, Olga Gleiser

Notice bibliographique

RevueEntrepalavras · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistic research and analysis
Établissements canadiensHealthForceOntario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanLinguisticsForeign languageComputer scienceFirst languageSelection (genetic algorithm)HumanitiesPsychologyArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neste artigo, gostaríamos de apresentar uma nova versão de um dicionário de parônimos alemão-russo e russo-alemão. Este livro é um trabalho pioneiro e até agora único em seu tipo para servir como uma obra de referência para alunos de línguas estrangeiras (russo ou alemão como segunda língua), alertando-os sobre os perigos de confundir palavras com sons semelhantes em sua língua falada. A edição anterior (PAVLOVA; SVETOZAROVA, 2012) inclui muitos tipos de parônimos que são descritos no artigo, mas este trabalho precisa ser expandido por mais palavras-chave e grupos de parônimos. A versão anterior deste Dicionário também será estendida por mais algumas classes de parônimos. O Dicionário é direcionado principalmente a dois grupos-alvo que consistem em alunos de língua estrangeira (L2). Neste caso, são russos que aprendem alemão e alemães que aprendem russo como segunda língua. Para alunos de L2, a diferença entre palavras com alta e baixa densidade de vizinhança é maior do que para falantes nativos. Isso é comprovado tanto pelo Corpus „Lapsos de língua“ que criamos quanto pelos modernos estudos psicolinguísticos aos quais nos referimos neste artigo. Esta é a razão pela qual incluímos mais pares e grupos de parônimos em nosso Dicionário do que obras de referência tradicionais desse tipo. Neste artigo, descrevemos diferentes tipos de parônimos, explicamos nossos métodos para a seleção de palavras-chave e esclarecemos a estrutura de nosso Dicionário.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,010
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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