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Enregistrement W4385239993 · doi:10.1075/term.22017.lho

Managing polysemy in terminological resources*

2023· article· en· W4385239993 sur OpenAlexaff
Marie-Claude L’Homme

Notice bibliographique

RevueTerminology International Journal of Theoretical and Applied Issues in Specialized Communication · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolysemyCategorizationTerminologyLinguisticsAmbiguityVaguenessPhenomenonSemantics (computer science)Computer sciencePerspective (graphical)Artificial intelligenceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polysemy, even when it is considered within specialized domains, is a recurrent phenomenon and the topic is debated from time to time in terminology literature. Part of this literature still advocates ways to prevent polysemy. Another portion recognizes the prevalence of polysemy, especially in specialized corpora, but considers it from the perspective of other phenomena, such as ambiguity, indeterminacy, categorization or variation. Although the number of perspectives on meaning have increased over the years, the treatment of polysemy in terminological resources is still unsatisfactory. This article first shows that polysemy is an integral part of specialized communication and that there are different kinds of domain-specific polysemy. Then, it reviews selected perspectives that have been taken on polysemy in terminology literature. The treatment of 45 polysemous lexical items in four specialized resources is then analysed. Finally, different methods based on lexical semantics are proposed to account for polysemy in terminological resources.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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