Corpora with Special Markup for Studying Concept Statistics
Bibliographic Data
| ID | 22344741 |
|---|---|
| Authors | Jinfeng Lin (0000-0002-6057-6007, Lanzhou University of Technology), D M Semyonova (Intellidzher, LLC), S L Pushchin (Universal Printing House "Alpha Print" (Russia)), T G Petrov (Sokolov, LLC), Т Г Петров, M N Babariko (Saint Petersburg State University of Economics), Compl S Chebanov (0000-0002-7255-2774, St Petersburg University), S V Chebanov (St Petersburg University) |
| Year | 2020 |
| Volume | 38 |
| Issue | 2 |
| Pages | 87-113 |
| Publication date | 2020-01-01 |
| Open Access | Yes |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Critique and Semiotics (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 2307-1737 • E-ISSN: 2307-1753 |
| Publisher | Novosibirsk State University (NSU) (PUBLISHER) |
| DOI | 10.25205/2307-1737-2020-2-87-113 |
| OpenAlex | W3189767272 |
| Language | EN |
| References cited | 1 |
Изучение статистики концептов предполагает работу с размеченными корпусами. В принципе, такая разметка может быть только ручной на основе экспертных оценок с привлечением нескольких экспертов. Однако в ряде случаев такая возможность исключена, и разметка делается одним разметчиком – автором исследования. Экспликация принципов разметки и воспроизводимые количественные закономерности (покрытие 80 % использования концептов 7 ± 2 из них), полученные на материале русского, китайского, французского, английского языков семью разметчиками (6 русскими и 1 китаянкой, 6 девушками и 1 юношей), дают основание считать такую разметку удовлетворительной
Data science · Information retrieval · Markup language · Natural language processing · Statistics · World Wide Web · XML · Computer Science · Mathematics · Natural Language Processing Techniques · Rough Sets and Fuzzy Logic
| Highly cited | No |
|---|