Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Large Language Models in Linguistic Research: the Pilot and the Copilot

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F25%3A8PM69PN7" target="_blank" >RIV/00216208:11320/25:8PM69PN7 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://aclanthology.org/2024.clib-1.35" target="_blank" >https://aclanthology.org/2024.clib-1.35</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Large Language Models in Linguistic Research: the Pilot and the Copilot

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we present two experiments focussing on linguistic classification and annotation of examples, using zero-shot prompting. The aim is to show how large language models can confirm or reject the linguistic judgements of experts in order to increase the productivity of their work. In the first experiment, new lexical units evoking a particular FrameNet semantic frame are selected simultaneously with the annotation of examples with the core frame elements. The second experiment attempts to categorise verbs into the aspectual classes, assuming that only certain combinations of verbs belonging to different aspectual classes evoke a semantic frame. The linguistic theories underlying the two experiments, the development of the prompts and the results of the experiments are presented.

  • Název v anglickém jazyce

    Large Language Models in Linguistic Research: the Pilot and the Copilot

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we present two experiments focussing on linguistic classification and annotation of examples, using zero-shot prompting. The aim is to show how large language models can confirm or reject the linguistic judgements of experts in order to increase the productivity of their work. In the first experiment, new lexical units evoking a particular FrameNet semantic frame are selected simultaneously with the annotation of examples with the core frame elements. The second experiment attempts to categorise verbs into the aspectual classes, assuming that only certain combinations of verbs belonging to different aspectual classes evoke a semantic frame. The linguistic theories underlying the two experiments, the development of the prompts and the results of the experiments are presented.

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

    Proceedings of the Sixth International Conference on Computational Linguistics in Bulgaria (CLIB 2024)

  • ISBN

  • ISSN

    2367-5578

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    319-328

  • Název nakladatele

    Department of Computational Linguistics, Institute for Bulgarian Language, Bulgarian Academy of Sciences

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Sofia, Bulgaria

  • Datum konání akce

    1. 1. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku