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Enregistrement W4389979790 · doi:10.1353/dic.2023.a915068

Nêhiyawi-pîkiskwêwina maskwacîsihk : Spoken Dictionary of Maskwacîs Cree

2023· article· en· W4389979790 sur OpenAlexaboutno aff
Antti Arppe, Atticus Harrigan, Katherine Schmirler, Daniel Dacanay, Rose Makinaw

Notice bibliographique

RevueDictionaries · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic Variation and Morphology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePronunciationStandardizationNatural language processingVocabularyArtificial intelligenceLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This paper details the development of nêhiyawi-pîkiskwêwina maskwacîsihk: Spoken Dictionary of Maskwacîs Cree (in progress). Since 2014, this joint project between the Maskwacîs Education and Schools Commission (MESC) and the Alberta Language Technology Lab (ALTLab) has sought to record carefully pronounced, isolated spoken audio for the approximately 9,000 entries in the Maskwacîs Dictionary of Cree Words (Maskwachees Cultural College 2009), as well as to fill lexical gaps through elicitation, to record example sentences for as many of these entries as possible, and to make these recordings publicly available online. Between 2014 and 2018, approximately 700 hours of audio and close to 120,000 recordings for 20,300 carefully spoken word and phrase types were gathered in elicitation sessions. After extracting and annotating the relevant Cree vocabulary, these audio clips were compiled in a novel, publicly accessible online Speech Database as well as through itwêwina , the intelligent bilingual online Cree–English dictionary. The entries in this database are currently in the process of orthographic standardization, gloss standardization, and linguistic analysis. Simultaneously, native speakers of Cree are re-reviewing the database's entries to ensure pronunciation quality and verify definitions where needed. In this paper, we discuss the origins of this project; the original elicitation sessions; the postprocessing, standardization, and validation of the recordings; and means by which these recordings can be publicly accessed online.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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