Combining corpora to improve the learning of Old English language
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the elaboration of a corpus database in Old English to improve the learning experience of undergraduates of English Studies at university.Nowadays, the introduction of corpus linguistics in learning has involved a step forward in the study of languages and language description (Aston 2001).Corpora comprise relevant data on language use and show it in an automatic way allowing the user to make searches on different grounds.Corpus linguistics has also been applied to historical languages and several corpora of Old English and English diachrony are available for students and researchers.Many authors have pointed out the pedagogical benefits that the use of corpus linguistics in language learning, specially, those activities conducted under the Data-Driven learning approach (Johns 1991).This direct approach allows students to be the main users of the corpus and to establish their own findings, whereas the teacher is seen as a mediator or guide.With this purpose, the corpus presented to the students should be as complete and useful as possible.Regarding Old English, the most relevant corpora are the Dictionary of Old English Corpus (DOEC; Healey et at.2009) and the York-Toronto-Helsinki Parsed Corpus of Old English (YCOE; Taylor et al. 2003).The former contains most of the surviving manuscripts written in Old English, whereas the second one provides the morphosyntactic annotation of some of the texts displayed by DOEC.In this respect, the aim of this work is to design a tool which combines both corpora to facilitate searches where all the information is displayed together.With this purpose, a corpus database for in-class academic purposes has been created in which the DOEC fragments are semi-automatically aligned to the tagged information of the YCOE.In this way, students can be assigned advanced tasks, based on the Data-Driven Learning approach, that let them understand how Old English language works and, at the same time, reach their own conclusions on frequency, morphology, syntax, semantics and diachrony issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».