2024
The Automatic Determination of Translation Equivalents in Lexicography: What Works and What Doesn’t?
DENISOVÁ, Michaela; Gilles-Maurice DE SCHRYVER a Pavel RYCHLÝZákladní údaje
Originální název
The Automatic Determination of Translation Equivalents in Lexicography: What Works and What Doesn’t?
Autoři
DENISOVÁ, Michaela ORCID (703 Slovensko, garant, domácí); Gilles-Maurice DE SCHRYVER (56 Belgie) a Pavel RYCHLÝ (203 Česká republika, domácí)
Vydání
Cavtat, Croatia, Proceedings of the XXI EURALEX International Congress, od s. 286-297, 12 s. 2024
Nakladatel
Institut za hrvatski jezik
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Chorvatsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/24:00137310
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-953-7967-77-2
ISSN
EID Scopus
2-s2.0-85207499316
Klíčová slova anglicky
Translation equivalent determination; Cross-lingual embedding models; Evaluation
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 30. 7. 2025 15:05, Mgr. Michal Petr
Anotace
V originále
Cross-lingual embedding models act as facilitator of lexical knowledge transfer and offer many advantages, notably their applicability to low-resource and non-standard language pairs, making them a valuable tool for retrieving translation equivalents in lexicography. Despite their potential, these models have primarily been developed with a focus on Natural Language Processing (NLP), leading to significant issues, including flawed training and evaluation data, as well as inadequate evaluation metrics and procedures. In this paper, we introduce cross-lingual embedding models for lexicography, addressing the challenges and limitations inherent in the current NLP-focused research. We demonstrate the problematic aspects across three baseline cross-lingual embedding models and three language pairs and outline possible solutions. We show the importance of high-quality data, advocating that its role is vital compared to algorithmic optimisation in enhancing the effectiveness of these models.
Návaznosti
MUNI/A/1590/2023, interní kód MU |
|