Automatic Lemmatization of Old English Class III Strong Verbs (L-Y) with ALOEV3
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
This article presents ALOEV3, a lemmatizer based on Morphological Generation that allows for the type-based automatic lemmatization of Old English Class III strong verbs beginning with the letters L–Y. The lemmatizer operates on the basis of the inflectional, derivational and morpho-phonological alternation rules characteristic of this class. The generated form-types are checked against the two most reputed Old English corpora, namely the Dictionary of Old English Corpus and The York-Toronto-Helsinki Parsed Corpus of Old English Prose to validate their attestations and assign the corresponding lemma. Results show that 97 percent of the validated forms are successfully assigned a single lemma. The remaining inflectional forms (38 out of 1,256) show competition between two lemmas, which implies that despite the high level of accuracy of the lemmatizer, contextual, token-based analysis is still needed for disambiguation. However, the research shows that competition only occurs in a limited set of lemma pairs and their derivatives. Although the research focuses on but one strong verb class, it confirms that exploring the avenues of automatic lemmatization will contribute to the field of Old English lexicography by either lemmatizing attested inflectional form types or by highlighting areas for manual revision.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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