FAD-møte 20.6.

Til stades: BM, Cip, Trond

Saksliste:

• Status quo
• Enare
• Unifisering

Status quo

Ciprian har laga tre katalogar

Enare

Moment til artikkelen

2x2-evaluering:

Gt-data (=nobsme-ordboka) nob-del og sme-del mot norsk og samisk freksvensliste (hvilken frekvensliste skal brukes?)

Fad-data (=nye fra fad-prosjektet) nob-del og sme-del mot norsk og samisk freksvensliste

Frekvensdata

Frekvensdata for norsk:

$GTBIG/langs/nob/nowac/nowac-1-1.1.lemmas.freq

Same fil er tilgjengeleg på nettet, og blir der med ujamne mellomrom oppdatert (i dag har vi siste versjon).

nowac-1-1.1.lemmas.freq

Frekvensdata for samisk: på divvun.no:

../hoavda/Public/corp/analysed/2013-04-11/sme*.dis

Moment til artikkelen

• Frekvensprofil i fad-korpus: nob og sme, samanlikna med: ** nowac og justert xserve (minus evt. doble tekstar) ** Vil vil sjekke for: ** Kva slags termar-F fann vi? (der term-F er Ffad > Ftot) ** Er det fleire termar-F på norsk enn på samisk? *** Hypotese: på norsk er det lang tradisjon å finne på sære og nye ord for termer, mens det på samisk er det tradisjon å gi eksisterende ord ekstra mening ** Har vi mange ordpar der nob er term-F men sme ikkje er det? eller omvendt?

Ulike typar overlapping:

felles lemma ulik omsetjing

felles lemma og minst ei omsetjing er lik

felles lemma og felles omsetjing (identitet)

• Frekvenskohortanalyse for gt-spesifikk del
• Frekvenskohortanalyse for fad-spesifikk del
• Frekvenskohortanalyse for overlapping

Evaluere term-F opp i mot administrative termar i risten.no.

TILTAK

• Ciprian sjekkar for triple språkfiler
• Frekvensanalyse: Ciprian ser på data, alle ser på ting å analysere.

kva kan vi seie om nob-orda?

Frekvensinfo:

fordeling i ulike frekvenskohortar? tekniske termar?

Samiskdelen

Kanskje dei samiske orda i fad-korpuset er henta frå daglegspråket til ein større grad enn dei norske orda

Unifisere

• main/words/dicts/nobsme/terms/admin/src_fad-only ** data som kun finnes i fad

src_fad-only>grep 'mg_c' N_nobsme.xml | sort | uniq -c | sort -nr
1470    <e src="fad" mg_c="2">
 357    <e src="fad" mg_c="3">
 106    <e src="fad" mg_c="4">
  38    <e src="fad" mg_c="5">
  18    <e src="fad" mg_c="6">
   9    <e src="fad" mg_c="7">
   4    <e src="fad" mg_c="8">
   1    <e src="fad" mg_c="9">
   1    <e src="fad" mg_c="10">

   
   src_fad-only>grep 'mg_c' V_nobsme.xml | sort | uniq -c | sort -nr
  58    <e src="fad" mg_c="2">
  25    <e src="fad" mg_c="3">
   9    <e src="fad" mg_c="4">
   3    <e src="fad" mg_c="5">
   1    <e src="fad" mg_c="8">
   1    <e src="fad" mg_c="6">
   1    <e src="fad" mg_c="15">

   
   src_fad-only>grep 'mg_c' A_nobsme.xml | sort | uniq -c | sort -nr
   8    <e src="fad" mg_c="3">
   4    <e src="fad" mg_c="5">
   4    <e src="fad" mg_c="2">
   1    <e src="fad" mg_c="7">

• main/words/dicts/nobsme/terms/admin/src_fad-gt_commons ** = fad-data som overlapper (nob) med gt-data
• main/words/dicts/nobsme/src_gt-fad_commons ** = gt-data som overlapper med fad-data
• main/words/dicts/nobsme/src_gt-only ** = data som kun finnes i gt

For referanse: Abstractet

Digging for domain-specific terms in North Saami

In translation, one of the main problems is lexical selection, this is even more the case for translating specific terms. Such kind of terms can be looked up in special dictionaries. Yet unless majority languages, minority languages lack special dictionaries.

We report on the onging work of building terminology resources for North Saami by using Norwegian Bokmål-North Saami parallel texts provided by the Saami Parliament. Using established computational linguistics methods such as sentence and word alignment, the output of the processing pipeline is then evaluated and manually selected by native speakers. Comparing the current data in Giellatekno’s Norwegian Bokmål-North Saami dictionary with the data acquired from the parallel texts, both new lemma pairs and new meanings of the already existing lexical material can be discovered. How much new and/or specific material is found is a question of the very final evaluation.

As for the approach, we are aware that terms are the result of normative work but our methods are definitely descriptive. Nevertheless, the resources developed in our project are useful both for users interested in looking up a specific term and for professional translators using Computer-Assisted Translation methods.

Authors:

• Ciprian Gerstenberger, ciprian.gerstenberger@uit.no, University of Tromsø, Norway
• Berit Merete Nystad Eskonsipo, berit.nystad.eskonsipo@uit.no, University of Tromsø, Norway
• Marja Eira, marja.eira@uit.no, University of Tromsø, Norway