Extracting Academic Senses: Towards An Academic Writer’s Dictionary

1037

Authors

nan

Abstract

AbstractWe present a method for determining intended sense definitions of a given academic word in an academic keyword list. In our approach, the keyword list are converted into unigram of all possible Mandarin translations, intended or not. The method involve converting words in the keyword list into all translations using a bilingual dictionary, computing the unigram word counts of translations, and computing character counts from the word counts. At run-time, each definition (with associated translation) of the given word is scored with word and character counts, and the definition with the highest count is returned. We present a prototype system for the Academic Keyword List to generate definitions and translation for pedagogy purposes. We also experimented with clustering definition embeddings of all words and definitions, and identifying intended sense in favor of embedding in larger clusters. Preliminary evaluation shows promising performance. This endeavor is a step towards creating a full-fledged dictionary from an academic word list.

Keywords

nan

Full Content

���������� �������� ������� ������� �� �������� �������� ���������� ��������� ����� ��� ��� �������� ����� ��� ���������� ���������������������� �������� ���� ��������� �� ����������� ������� ��� ������������ �������� ����� ��� ���������� ���������������� ����� �� ����� ���������� �� �������� ������� �������� ����� ��� ���������� ��������������� �������� �� ������� � ������ ��� ����������� ��� ������ ����� ���������� �� � ����� ���� ����� ���� �� �� �������� ������� ����� �� ��� ��������� ��� ������� ���� ��� ���� ������ ���� ������� �� ��� �������� ���� ����� ������������� �������� �� ���� ��� ������ ������� ���������� ����� �� ��� ������� ���� ���� ��� ������������ ����� � ��������� ����������� ��������� ��� ���� ���� ���� ������ �� ������������� ��� ���� ������ ��������� ������ ���� ��� ���� ������� �� ��������� ���� ��������� ����� ���������� ������������ �� ��� ����� ���� �� ������ ���� ���� ��� ��������� ������� ��� ��� ��������� ���� ��� ������� ����� �� ��������� �� ������� � ��������� ������ ��� ��� �������� ������� ���� �� �������� ���������� ��� ����������� ��� �������� ��������� �� ���� ������������ ���� ����� ������ ��������� ���������� �� ��� ����� ��� ����������� ��� ����������� �������� ����� �� ����� �� ��������� �� ������ ����� ����� ����������� ���������� ����� ������� ��� ������������ ���� �������� �� � ���� ������� �������� � ����������� ���������� ���� �� �������� ���� ����� ��������� ���� ����� ��������������� �������� �������� �������� �������� � ������������ ���� �������� �� ������� �� � ������ ���� ����� ��� ������� �� ������� ��� �������� ���� ����� ����� ������ ������� ����� ���������� ������� ����� ���� ��� ���� �������� ���� ����� ����������� ������ ���������� ��� ���� ��� �������� �������� ���� ���� ��������� ������ ��� ��������� ���� � ����� ������ ���� � ������ �� ������� �������� ������� �� ���� ������ ��� ���������� ������ ��� ���������� �� ���� ��� ��� �� ����� �� �������������������� �������������������������� ���������� �� ����� ��� �� ��� ������� ������� ���� �� ����� ����� ������ ������ ���� ����� ���� �� ��� ��� ��������� ����� ����� ���� ������� ���������� ������� ���� �������� ��� ���� ���������� �������� ��������� ��� ��� ��� �������� ������ ������� ��� ���� ����� ������ ������� �� ���������� ��� ���� ��� ������ �� ��� ���� ������ ������� ��� ������ �� ��� ���� �� ������� � �������� ���� �� �������� ���� ��� �������� �� �� �������� ��������� �������� ������� � ������ ��� ���� ������������ �� ����������� ������ ���� ��� ��� ���� ������� �� ����� ����� ������ �������� ��� �������� ��� ��������� �� ��� ���� ���� �� ��� ������������ �� ��� �������� ��� �������� ����� �� � ����� ���� �� �� ��� ���� ����� �������� ��� ��� �� �������� �� ����� �� ������������ ��������� �������� ��� ���� ����������� �������� ��� ���� ����������� ���� ��� ���� ��������������� �� ���� ���� �� ����� ���� ��� ��� ��� ������� �� ����� ����� ��� ������ ��� ���� �� ������� � �������� ���� �� ����������� �������� �������� ������ ��� ��������� ����� �� ����� �� ����� ������� ���� ���� ������������ �������� ����� �������� ��������� ��������� ��� ����� ��� �������� �� �������� �������������� ������ ����� ������ ��� �� ��������� �� ��������� ��� ������ �� ����� ������������� ������������ �� ��������� ��� …

Content truncated to 500 words

Labeled Text

AbstractWe present a method for determining intended sense definitions of a given academic word in an academic keyword list. In our approach, the keyword list are converted into unigram of all possible Mandarin translations, intended or not. The method involve converting words in the keyword list into all translations using a bilingual dictionary, computing the unigram word counts of translations, and computing character counts from the word counts. At run-time, each definition (with associated translation) of the given word is scored with word and character counts, and the definition with the highest count is returned. We present a prototype system for the Academic Keyword List to generate definitions and translation for pedagogy purposes. We also experimented with clustering definition embeddings of all words and definitions, and identifying intended sense in favor of embedding in larger clusters. Preliminary evaluation shows promising performance. This endeavor is a step towards creating a full-fledged dictionary from an academic word list.

Publication Details

Paper ID:
1037
Year:
2021
Publication:
TIPSTER
Publication Type:
conf
DOI:
nan