RYCHLÝ, Pavel, Miloš HUSÁK, Adam KILGARRIFF, Michael RUNDELL a Katy MCADAM. GDEX: Automatically finding good dictionary examples in a corpus. In Proceedings of the XIII EURALEX International Congress. 1. vyd. Barcelona: Institut Universitari de Lingüística Aplicada. s. 425-432, 7 s. ISBN 9788496742673. 2008.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název GDEX: Automatically finding good dictionary examples in a corpus
Název česky GDEX: Automatické vyhledávání dobrých slovníkových příkladů v korpusu
Autoři RYCHLÝ, Pavel (203 Česká republika, garant), Miloš HUSÁK (203 Česká republika), Adam KILGARRIFF (826 Velká Británie a Severní Irsko), Michael RUNDELL (826 Velká Británie a Severní Irsko) a Katy MCADAM (826 Velká Británie a Severní Irsko).
Vydání 1. vyd. Barcelona, Proceedings of the XIII EURALEX International Congress, od s. 425-432, 7 s. 2008.
Nakladatel Institut Universitari de Lingüística Aplicada
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Španělsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/00216224:14330/08:00024233
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 9788496742673
Klíčová slova anglicky good dictionary examples; evaluation of sentence informativeness and readability
Štítky good dictionary examples
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Mgr. Pavel Rychlý, Ph.D., učo 3692. Změněno: 8. 1. 2009 09:50.
Anotace
Users appreciate examples. If a dictionary entry includes contextualized examples of the different senses a word may have, then the user generally gets what they want in a quick and straightforward way. Thus, there are grounds for including lots of examples and contexts. Producing good examples, however, can be labour-intensive, thus, expensive. We automatically found good candidate sentences in a corpus, with which lexicographers could work. The technology used to add examples to an online version of a leading dictionary: we describe and evaluate the project. We consider a range of other ways in which the finding of good examples can bridge the gap between corpuses, dictionaries, and language learning.
Anotace česky
Příklady užití slov či frází v heslem slovníků jsou cenným zdrojem informací. Vytváření vhodných příkladů je ovšem náročná manuální práce. Článek popisuje algoritmus automatické identifikace vět z korpusu, které mohou sloužit jako dobré příklady užití pro slovníková hesla.
Návaznosti
LC536, projekt VaVNázev: Centrum komputační lingvistiky
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Centrum komputační lingvistiky
1ET100300419, projekt VaVNázev: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
Investor: Akademie věd ČR, Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu
1ET200610406, projekt VaVNázev: Jazyková poradna na internetu
Investor: Akademie věd ČR, Jazyková poradna na internetu
2C06009, projekt VaVNázev: Prostředky tvorby komplexní báze znalostí pro komunikaci se sémantickým webem v přirozeném jazyce (Akronym: COT-SEWing)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Prostředky tvorby komplexní báze znalostí pro komunikaci se sémantickým webem v přirozeném jazyce
VytisknoutZobrazeno: 28. 3. 2024 17:51