2021
Identifying Metadata-Specific Collocations in Text Corpora
HERMAN, Ondřej; Miloš JAKUBÍČEK a Vojtěch KOVÁŘZákladní údaje
Originální název
Identifying Metadata-Specific Collocations in Text Corpora
Autoři
HERMAN, Ondřej (203 Česká republika, domácí); Miloš JAKUBÍČEK (203 Česká republika, domácí) a Vojtěch KOVÁŘ ORCID (203 Česká republika, garant, domácí)
Vydání
Brno, Electronic lexicography in the 21st century. Proceedings of the eLex 2021 conference, od s. 418-428, 11 s. 2021
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/00216224:14330/21:00136003
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISSN
EID Scopus
2-s2.0-85137073913
Klíčová slova anglicky
collocations; corpus; meta-data; text types; word sketch
Štítky
Změněno: 6. 3. 2025 14:17, RNDr. Vojtěch Kovář, Ph.D.
Anotace
V originále
Statistical corpus analysis of collocations is one of the important steps in creating a dictionary entry: collocations may distinguish senses, describe typical phrasemes and idioms and outline the whole picture of a word's behaviour. However, some collocations are domain-specific, typical only in particular contexts, and thus far there has been no easy way to distinguish “general” collocations from those that are predominantly typical in particular domains. In this paper, we present a tool which allows lexicographers to see typical domains in which a particular collocation occurs. We introduce a statistical procedure based on corpus metadata to identify domain-specific collocations in an intuitive way, and we also present a user interface connected to the word sketch feature of the Sketch Engine corpus interface (Kilgarriff et al., 2014a). The new feature can be used in the manual inspection of collocation lists, as well as when using the API or in a semi-automatic post-editing scenario of building a dictionary.
Návaznosti
LM2018101, projekt VaV |
|