Abstrakt. Digitaliserade vetenskapliga dokument bör markeras enligt domänspecifika XML-scheman, för att maximalt använda sitt innehåll. Sådana markeringar möjliggör avancerad, semantikbaserad åtkomst till dokumentsamlingen. Många NLP-tillämpningar har utvecklats för att stödja automatisk notering. Men NLP-resultaten är ofta inte tillräckligt exakta, och manuella korrigeringar är oumbärliga. Vi har därför utvecklat GoldenGATE-editorn, ett verktyg som integrerar NLP-applikationer och assistansfunktioner för manuell XML-redigering. Enkel XML-redigerare har inte en så snäv integration: Användare måste skapa markeringen manuellt eller flytta dokumenten fram och tillbaka mellan editorn och (främst kommandoraden) NLP-verktyg. Detta dokument innehåller den första empiriska utvärderingen av hur användarna drar nytta av en så snäv integration när de skapar semantiskt rika digitala bibliotek. Vi har utfört experiment med människor som var tvungna att utföra märkningsuppgifter på en dokumentsamling från en generisk domän. Resultaten visar tydligt att markup redigeringshjälp i tight kombination med NLP-funktionalitet avsevärt minskar användarens arbete med att kommentera dokument.
GoldenGATE-redigeraren REF integrerar NLP-verktyg och assistansfunktioner för manuell XML-redigering.
Empirical evaluation of semi-automated XML annotation of text documents with the GoldenGATE editor
{'venue': 'ECDL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}