KOVÁŘ, Vojtěch, Monika MOČIARIKOVÁ a Pavel RYCHLÝ. Finding Definitions in Large Corpora with Sketch Engine. In Nicoletta Calzolari (Conference Chair) et al. Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016). Portorož, Slovenia: European Language Resources Association (ELRA), 2016, s. 391-394. ISBN 978-2-9517408-9-1.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Finding Definitions in Large Corpora with Sketch Engine
Autoři KOVÁŘ, Vojtěch (203 Česká republika, garant, domácí), Monika MOČIARIKOVÁ (703 Slovensko, domácí) a Pavel RYCHLÝ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Portorož, Slovenia, Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), od s. 391-394, 4 s. 2016.
Nakladatel European Language Resources Association (ELRA)
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Francie
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání paměťový nosič (CD, DVD, flash disk)
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00088334
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-2-9517408-9-1
Klíčová slova anglicky Sketch Engine; definition; definitions; CQL; corpora
Štítky firank_B
Změnil Změnil: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D., učo 3692. Změněno: 20. 12. 2016 13:55.
Anotace
The paper describes automatic definition finding implemented within the leading corpus query and management tool, Sketch Engine. The implementation exploits complex pattern-matching queries in the corpus query language (CQL) and the indexing mechanism of word sketches for finding and storing definition candidates throughout the corpus. The approach is evaluated for Czech and English corpora, showing that the results are usable in practice: precision of the tool ranges between 30 and 75 percent (depending on the major corpus text types) and we were able to extract nearly 2 million definition candidates from an English corpus with 1.4 billion words. The feature is embedded into the interface as a concordance filter, so that users can search for definitions of any query to the corpus, including very specific multi-word queries. The results also indicate that ordinary texts (unlike explanatory texts) contain rather low number of definitions, which is perhaps the most important problem with automatic definition finding in general.
Návaznosti
GA15-13277S, projekt VaVNázev: Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
7F14047, projekt VaVNázev: Harvesting big text data for under-resourced languages (Akronym: HaBiT)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Harvesting big text data for under-resourced languages
VytisknoutZobrazeno: 9. 5. 2024 16:35