2019
SkELL Corpora as a Part of the Language Portal Sonaveeb: Problems and Perspectives
KOPPEL, Kristina; Jelena KALLAS; Maria KHOKHLOVÁ; Vít SUCHOMEL; Vít BAISA et. al.Základní údaje
Originální název
SkELL Corpora as a Part of the Language Portal Sonaveeb: Problems and Perspectives
Autoři
Vydání
Brno, Czech Republic, Proceedings of the 6th Biennial Conference on Electronic Lexicography, od s. 763-782, 20 s. 2019
Nakladatel
Lexical Computing CZ s.r.o.
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Česká republika
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/19:00111209
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISSN
EID Scopus
2-s2.0-85075352676
Klíčová slova anglicky
GDEX; SkELL; learner corpus; Estonian; Russian
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 8. 5. 2020 09:25, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
The paper provides an analysis of the quality and presentation of authentic corpus sentences from Sketch Engine for Language Learning (SkELL) corpora (Baisa & Suchomel 2014), based on the example of Sonaveeb (Wordweb), a new language portal being developed in the Institute of the Estonian Language. Currently Sonaveeb contains a total of 150,000 Estonian headwords; about 70,000 of them have Russian equivalents. Authentic corpus sentences are displayed for both languages. In some cases (e.g. terms, derived forms, compounds and multi-word expressions), corpus sentences are the only source of usage examples that are available on the portal. We describe the parameters of Good Dictionary Examples (GDEX) (Kilgarriff et al., 2008) configurations for Estonian and for Russian used for the compilation of etSkELL 2018 and ruSkELL 1.6 corpora, give an overview of an evaluation of the GDEX configuration for Estonian, and outline the requirements for the user-friendly presentation of SkELL corpora as a part of the language portal.
Návaznosti
| LM2015071, projekt VaV |
|