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Enregistrement W4280597102 · doi:10.1075/term.20044.san

Repérage automatisé de l’hyponymie dans des corpus spécialisés en français à l’aide de Sketch Engine

2022· article· en· W4280597102 sur OpenAlexaff
Antonio San Martín, Catherine Trekker, Pilar León-Araúz

Notice bibliographique

RevueTerminology International Journal of Theoretical and Applied Issues in Specialized Communication · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSketchNatural language processingArtificial intelligenceTerminologyGrammarLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hyponymy is an essential semantic relation in terminology, as it represents the hierarchical organization of concepts. Much has been written about hyponymy extraction. However, terminologists working with French do not currently have user-friendly and freely available tools to automatically extract hyper-hyponymic pairs from their own corpora. This paper presents the most recent version of the ESSG (EcoLexicon Semantic Sketch Grammar) methodology, a knowledge-pattern-based approach that enables Sketch Engine to extract semantic relations. This methodology is applied to the development and evaluation of the ESSG-fr, a semantic sketch grammar for hyponymy extraction in French. The evaluation results show that the ESSG-fr is a reliable domain-independent tool for terminologists wishing to extract simple hyper-hyponymic pairs and the corresponding concordances from specialized corpora.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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