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Extending CLDF - Towards a Type System for Cross-Data
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AI
DOI：10.5334/johd.517.png)
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摘要
En 中文
我们认为，为了最大化跨语言数据（cross-linguistic data）的可重用性，从类型系统（type system）的角度来思考是有益的。类型系统是计算机程序中强制执行的规则，用于指导数据的解释。因此，它们将数据值与可以对其执行的有效操作联系起来。显然，研究数据的可重用性很大程度上由合适的分析方法的可获得性决定。对跨语言数据类型的清晰认识将促进分析方法的发展，以及建立将有效数据与适当操作匹配的机制。跨语言数据格式（CLDF）倡议提供了一套工具包来建模此类跨语言数据类型，近年来我们已经看到一种范式（及其相关流程）的出现，即通过逐步的常规化（conventionalization）将新类型添加到CLDF中。此外，数据类型为分组数据集以进行统一整理提供了有用的选择标准。因此，跨语言数据的类型系统将提供可操作的元数据，以指导数据整理并告知数据重用。
Keyword:
CLDF
type system
cross-linguistic data
reusability
Cross-Linguistic Data Formats
期刊
J
IF:
0.3
论文数:
57
被引数:
0
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