|
|
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).
|
|
|
Hagyományosan, mind az ontológiákat, WordNeteket, mind a jelentésmezőket manuálisan hozták létre, a nyelvészek saját tapasztalataikra és világismeretükre támaszkodtak. Ezt a kissé szubjektív módszert javították, sőt néha helyettesítik a számítógépes erőforrások, melyek nagy szöveggyűjteményekre, ún. korpuszokra támaszkodnak (pl az internet), automatikus nyelvtani elemzésre és statisztikára. Például automatikusan generált jelentésmezők, melyeket az együttes előfordulásokból merítenek (Lipcsei Szókincs) vagy relációs szótárak (DeepDict, Sketch Engine). Ezek a szintaktikai szerkezetekből kivonják, például egy ló (a) milyen lehet [vad, sötét, fából készült, trójai], (b) mit tud csinálni [nyerít, galoppol, üget], vagy (c) mit lehet vele csinálni [lovagol, befog] egyszerűen kiértékelve azokat a mondatokat, ahol a ló szó szintaktikai funkciója: a főnévi csoport feje, alany vagy tárgy.
|