Multi-word Expressions in English Scientific Writing
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A6UC88LXJ" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:6UC88LXJ - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85189759791&partnerID=40&md5=522518134f3970ccca5471faff0df55d" target="_blank" >https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85189759791&partnerID=40&md5=522518134f3970ccca5471faff0df55d</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Multi-word Expressions in English Scientific Writing
Popis výsledku v původním jazyce
Multi-Word Expressions (MWEs) play a pivotal role in language use overall and in register formation more specifically, e.g. encoding domain-specific terminology. Our study focuses on the identification and categorization of MWEs used in English scientific writing, considering their formal characteristics as well as their developmental trajectory over time from the mid-17th century to the present. For this, we develop an approach combining three different types of methods to identify MWEs (Universal Dependency annotation, Partitioner and the Academic Formulas List) and selected measures to characterize MWE properties (e.g., dispersion by Kullback-Leibler Divergence and several association measures). This allows us to inspect MWE types in a novel data-driven way regarding their functions and change over time in specialized discourse. © 2024 Association for Computational Linguistics.
Název v anglickém jazyce
Multi-word Expressions in English Scientific Writing
Popis výsledku anglicky
Multi-Word Expressions (MWEs) play a pivotal role in language use overall and in register formation more specifically, e.g. encoding domain-specific terminology. Our study focuses on the identification and categorization of MWEs used in English scientific writing, considering their formal characteristics as well as their developmental trajectory over time from the mid-17th century to the present. For this, we develop an approach combining three different types of methods to identify MWEs (Universal Dependency annotation, Partitioner and the Academic Formulas List) and selected measures to characterize MWE properties (e.g., dispersion by Kullback-Leibler Divergence and several association measures). This allows us to inspect MWE types in a novel data-driven way regarding their functions and change over time in specialized discourse. © 2024 Association for Computational Linguistics.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
—
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
LaTeCH-CLfL - Jt. SIGHUM Workshop Comput. Linguist. Cult. Herit., Soc. Sci., Humanit. Lit., Proc. Workshop
ISBN
979-889176069-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
67-76
Název nakladatele
Association for Computational Linguistics (ACL)
Místo vydání
—
Místo konání akce
St. Julian's, Malta
Datum konání akce
1. 1. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—