The Lemmatisation of The York-Toronto-Helsinki Parsed Corpus of Old English Poetry with a Relational Database of Old English Dictionaries
Bibliographic record
Abstract
Esta tesis aborda la lematización de la poesía en inglés antiguo, llenando un vacío crucial en los campos de la lexicografía, la lingüística de corpus y la lingüística histórica. En concreto, este estudio se centra en agrupar de manera sistemática las formas atestiguadas del York-Helsinki Parsed Corpus of Old English Poetry (Pintzuk y Plug 2001) bajo un lemma unificado, utilizando la base de datos relacional Interface of Old English Dictionaries (IOED). Esta base de datos integra los las principales fuentes lexicograficas del inglés antiguo entre las que se incluyen: DOE, BT, VariOE, Norna, Freya, ParCorEv2, Unimorph e INESS. De esta forma, la IOED conecta los lemas y las formas atestiguadas de las distintas fuentes, facilitando un proceso ordenado y eficaz para comparar y escoger el lema más adecuado para cada forma. La metodología se compone de cuatro pasos principales. Primero, se compila el inventario de formas atestiguadas del YCOEP para crear una base de datos estructurada que facilite su clasificación. Posteriormente, estas formas se correlacionan con las fuentes del IOED para asignar los lemas de forma automática o semiautomatica según se requiera. En el siguiente paso, los lemas asignados se alinean con la lista definitiva de lemas de ParCorEv2 para asegurar la coherencia.. Finalmente, se evalúa el rendimiento de la IOED y se valida el inventario lematizado resultante comparándolo con el DOE, VariOE y A Short Dictionary of Anglo-Saxon Poetry de Bessinger (1960), con el fin de identificar y evaluar las posibles discrepancias en la selección de lemas. Las principales conclusiones de esta investigación destacan las contribuciones generadas a partir del inventario lematizado, así como las limitaciones de este marco, que abren camino a futuros análisis digitales mejorados del inglés antiguo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.007 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".