Challenging lexical coverage conventions: Evaluating the vocabulary demands of family-genre film and television
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of studies investigating lexical coverage to the field of applied linguistics cannot be understated. Lexical coverage research has helped establish the vocabulary knowledge most essential for second language (L2) comprehension and elevate the importance of high-frequency vocabulary knowledge acquisition. Approaches to lexical coverage research have, however, begun to come under closer scrutiny in recent studies, with some experts questioning the accuracy of coverage estimates. Understanding these limitations, the current study applies an alternative approach to evaluating the lexical knowledge required to comprehend the OPUS-family-genre corpus, a collection of closed captions from 1597 family-genre films and television programs (10,744,767 tokens). In contrast to previous conventions that used band-based (1000-word) predictions of lexical coverage, in this study, coverage is evaluated at the individual word-unit level. It compares the coverage provided by four word lists: (1) a lemma list derived from tagging the OPUS-family-genre corpus, (2) a flemma list, and two word-family lists, (3) the BNC, and (4) the BNC/COCA. The study also models how a part-of-speech lexical tagger (TagAnt) can be used to evaluate lemma-based lexical coverage. The analysis revealed that English language learners will know 90, 95, and 98% of the running words appearing in family-genre films and television if they know the first 855, 2005, and 4393 flemmas, from the attached word lists. More simply, knowing the first 900 words from our supplementary word frequency lists would enable English language learners to start viewing family-genre films and television.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».