computer generated – Romanian Translation – Keybot Dictionary

Spacer TTN Translation Network TTN TTN Login Deutsch Français Spacer Help
Source Languages Target Languages
Keybot      10 Results   3 Domains
  www.amt.it  
Traditionally, both ontologies, WordNets and word fields have been built by hand, with linguists relying solely on introspection and world knowledge. This somewhat subjective method has since been enhanced, and sometimes replaced, by computer-generated resources drawing on huge electronic text collections (like the internet), automatic grammatical analysis and statistics. Examples are automatically generated word fields in the form of co-occurence webs (Leipzig Wortschatz), or relational dictionaries (DeepDict, Sketch Engine). They syntactically extract what, for instance, a horse can (a) be [wild, dark, wooden, Trojan], (b) do [neigh, gallop, trot], or (c) have done to [tether, groom], simply by evaluating sentences where the word horse has the syntactic function of noun phrase head, subject or object, respectively.
În mod tradițional ambele registre de inventar, Wordnets și câmpuri lexicale au fost construite de mână/manual, și anume de lingviști care s-au sprijinit singuri pe propria lor experiență și cunoaștere. Această oarecum subiectivă metodă a fost între timp îmbunătățită și uneori înlocuită de surse bazate pe computer(colecții uriașe de texte electronice) analize și statistici automate gramaticale. De exemplu, există câmpuri lexicale generate automat, sub forma de rețele de co-ocurență (Leipzig Wortschatz), dicționare relaționale (DeepDict, Sketch Engine). ele extrag automat, de exemplu ce un cal(a) poate fi [sălbatic,închis, de lemn, troian], (b) poate face [a necheza, a galopa, a tropăi] sau (c) ce se poate face cu el (lega, țesăla), analizând simplu propozițiile în care cuvântul cal are funcția sintactică de cuvânt cheie al unui grup nominal , de subiect sau complement direct.