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Enregistrement W434347340

Stress-testing the ICE-CORE Against 3.1 Billion Words

2014· article· en· W434347340 sur OpenAlexaboutno aff
Leah Gilner

Notice bibliographique

Revue文京学院大学外国語学部文京学院短期大学紀要 · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSecond Language Acquisition and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyLinguisticsVariety (cybernetics)Word listWord (group theory)Word lists by frequencyComputer scienceCore (optical fiber)American EnglishNatural language processingArtificial intelligenceHistoryClass (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents preliminary analyses of the coverage that the ICE-CORE word list provides of a diverse range of English language texts. The objective of this investigation was to further test the limits of this word list. To date, the ICE-CORE word list has been used to profile corpora of spoken and written discourse of more than 25 international English varieties. Findings consistently indicate that very few words account for most of the language produced in local and global interactions. It is based on these and similar findings that it has been proposed that the ICE-CORE word list represents the lexical core of the English language. This investigation aimed at seeking the limits of this proposal by examining widely different corpora which contain texts prepared for very different purposes and audiences. 1.0 Introduction The ICE-CORE word list is a modern embodiment of a well-established approach to vocabulary learning (Nation, 2001). It contains 1,206 words that are used extensively by English speakers around the world in both speech and writing. Briefly put, the items on this word list were originally identified by comparing corpora representing seven Inner and Outer circle English varieties, specifically, from Canada, East Africa, Hong Kong, India, Jamaica, the Philippines, and Singapore. The words that occurred with similar high frequency in all of these varieties were included on the ICE-CORE word list. Since its inception, the ICE-CORE word list has been tested on a variety of corpora (Gilner, 2008; Gilner & Morales, 2011; Gilner, Morales, & Shiobara, 2012; Gilner, 2013). The initial work was done against the ICE corpus from which it originates. Subsequent analyses were conducted against the 26 English varieties collection (Gilner et al., 2012) and the VOICE corpus (Gilner, 2013). All work to date has shown that the ICE-CORE wordlist accounts for 75%-90% of the lexical choices made by worldwide English speakers in colingual as well as international settings

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,268 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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