AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBy synthesising historical critiques of database models with contemporary standards for lexical interoperability, we argue that, while fully automatic induction of multilingual lexicons remains fraught with semantic ambiguity, a semi-automatic workflow, grounded in rigorous data modelling and human verification, offers a scalable solution to overcome the resource scarcity inherent in many language pairs.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The digital transformation of lexicography has fundamentally shifted the discipline from the production of static, human-readable artefacts to the creation of dynamic, machine-readable databases. This article examines the theoretical and methodological foundations of developing machine-readable multilingual dictionaries (MRDs), with particular emphasis on semi-automatic derivation via pivot languages. Drawing upon the experimental results of a research project we conducted, we analyse the efficacy of utilising the Text Encoding Initiative (TEI) guidelines and ISO-24613 (Lexical Markup Framework) to model complex lexical data. By synthesising historical critiques of database models with contemporary standards for lexical interoperability, we argue that, while fully automatic induction of multilingual lexicons remains fraught with semantic ambiguity, a semi-automatic workflow, grounded in rigorous data modelling and human verification, offers a scalable solution to overcome the resource scarcity inherent in many language pairs.
Özet
Sözlükbilimin dijital dönüşümü, alanı statik ve insan tarafından okunabilir ürünler üretmekten, dinamik ve makine tarafından okunabilir veritabanları geliştirmeye doğru köklü biçimde dönüştürmüştür. Bu makale, özellikle ara (pivot) diller aracılığıyla yarı otomatik türetime odaklanarak, makine tarafından okunabilir çok dilli sözlüklerin (MRD) geliştirilmesine ilişkin kuramsal ve yöntemsel temelleri incelemektedir. Yürüttüğümüz bir araştırma projesinin deneysel bulgularına dayanarak, karmaşık sözlüksel verilerin modellenmesinde Text Encoding Initiative (TEI) yönergeleri ile ISO 24613 (Lexical Markup Framework) standardının kullanım etkinliğini analiz ediyoruz. Veritabanı modellerine yönelik tarihsel eleştirileri, sözlüksel birlikte çalışabilirliğe ilişkin güncel standartlarla sentezleyerek; çok dilli sözlüklerin tamamen otomatik olarak türetilmesinin hâlen anlamsal belirsizliklerle sorunlu olduğunu, buna karşılık sağlam bir veri modellemesine ve insan doğrulamasına dayanan yarı otomatik bir iş akışının, birçok dil çifti için geçerli olan kaynak kıtlığını aşmada ölçeklenebilir bir çözüm sunduğunu savunuyoruz.