Spektator. Jaargang 20

[p. 337]

Gebruik en hergebruik van woordenboekinformatie
B.P.F. Al

1. De reusability-problematiek

Hergebruik van grondstoffen is in. Maar terwijl glas, papier en aluminium wereldwijd worden ingezameld om na gebruik nogmaals te dienen, bedoelen we iets heel anders als we het hebben over hergebruik van woordenboekinformatie. Woordenboekinformatie kan eindeloos gebruikt worden en er zou op zichzelf dan ook weinig reden zijn om in dit geval over hergebruik te spreken als daaronder niet iets heel specifieks werd verstaan, n.l. het gebruik van reeds bestaande woordenboekinformatie voor doeleinden die niet beoogd werden door de oorspronkelijke auteurs ervan. Woordenboeken zijn vrijwel zonder uitzondering gemaakt voor menselijke gebruikers, maar Byrd et al. (1987:219) hebben een heel ander gebruik voor ogen, zoals o.a. blijkt uit het volgende citaat:

‘It has become clear that the construction of computer systems that process natural language requires the creation of large computerized lexicons with extensive and accurate syntactic and semantic information about words (...). It is also clear that it will be impossible to build these lexicons in the number and size required with only the manual labor of individual computer scientists, linguists or lexicographers. There are too many systems requiring too much information about too many words for the manual approach to succeed.
Fortunately, researchers are beginning to realize that the wealth of information in published dictionaries can be tapped by semi-automatic and fully-automatic methods, in order to help build the computerized lexicons we require’.

Byrd c.s. hebben ongetwijfeld gelijk en het zullen zeker economische overwegingen zijn geweest die de Europese Commissie ertoe hebben doen besluiten om een hele reeks van onderzoeksprojecten te subsidiëren die deze reusability-problematiek als min of meer centraal thema hebben: ACQUILEX (cf. Calzolari et al. 1990), EUROTRA-7 (‘study on reusable lexical and terminological resources for computerized applications’), GENELEX (GENEric LEXicon), MULTILEX en het door de Utrechtse Eurotra-groep samen met Philips en Van Dale Lexicografie uitgevoerde LEXIC-project, waarin overigens ook ons ministerie van EZ financieel participeert.

Toch is het ook om meer principiële redenen van belang dat de muur van onbegrip die lexicografen veelal van ‘echte’ taalkundigen gescheiden heeft gehouden nu eindelijk geslecht wordt. Weliswaar hebben inmiddels linguïsten van alle gezindten het belang van het lexicon onderkend - en ik denk daarbij met name aan hen die de afgelopen tien jaar bezig zijn geweest met de ontwikkeling van unificatie-grammatica's van het type LFG (Lexical

[p. 338]

Functional Grammar), GPSG (Generalized Phrase Structure Grammar) en HPSG (Head-Driven Phrase Structure Grammar) - toch zijn de door hen geproduceerde beschrijvingen van lexicale eenheden te fragmentarisch en te weinig representatief voor het lexicon als geheel gebleken om op het lexicografische wereldje echt indruk te maken¹. Van hun kant hebben de lexicografen weinig meer gedaan dan zich, in navolging van Wiegand (1977:102), beklagen over het feit dat taalkundigen de noeste arbeid van lexicografen op geen enkele wijze ondersteund hebben. Hoe men hier verder ook over moge denken, feit is dat van de grote hoeveelheid taalkennis die lexicografen in de loop der tijden in hun woordenboeken hebben ‘verstopt’ slechts het morfologisch relevante feitenmateriaal voldoende aandacht van taalkundige zijde heeft gekregen. Het is dan ook zonder meer verheugend dat het inzicht is doorgebroken dat om bruikbare NLP-toepassingen te kunnen vervaardigen - waar NLP staat voor Natural Language Processing - grote en voor de computer leesbare woordenboeken nodig zijn. Dit heeft ertoe geleid dat nu serieus onderzocht wordt of, en zo ja in welke mate, ook syntactische en semantische informatie uit reeds bestaande woordenboeken geextraheerd en hergebruikt kan worden. Daarbij blijft overigens de door veel generatieve grammatici besproken kwestie van de taakverdeling tussen syntaxis en lexicon van onverminderd belang. Bij veel projecten op het gebied van het automatisch vertalen bestaat de op zichzelf begrijpelijke neiging om de lexicale transfercomponent tot een minimum te beperken. In de woorden van b.v. Fokker (1991): ‘Het woordenboek kan volstaan met het aanleveren van informatie over de afzonderlijke woorden. (...) Het plaatsen van woorden in zinsverband, het plegen van unificatie tussen de verschillende woorden van een zin en het trekken van conclusies over betekenis- onderscheid dient geheel te worden overgelaten aan de automatische vertaler’. Een andere, meer dynamische opvatting over de taak van het woordenboek wordt gehuldigd door Martin (1991:45) als hij het door hem en enkele anderen ontworpen automatische lemmatiseringsprogramma Dilemma beschrijft: ‘it is not just a list of lexemes together with their structural properties, but (...), instead of enumerating these properties (...), it mentions basic structures with extension possibilities’.

Terugkerend naar de reusability-problematiek moet worden opgemerkt dat de doelstelling van de hierboven reeds genoemde, door de EG gesubsidieerde onderzoeksprojecten in werkelijkheid aanmerkelijk ambitieuzer is dan het simpelweg hergebruiken van bestaande woordenboekinformatie. Men volstaat namelijk niet met het bestuderen van de vraag of en in hoeverre die informatie omgevormd kan worden tot een NLP-woordenboek, maar zou bovendien graag zien dat zo'n NLP-woordenboek vervolgens voor iedere denkbare toepassing geschikt is, ongeacht de taalkundige theorie die aan de concrete applicatie ten grondslag ligt.

In deze bijdrage wil ik het reusability-vraagstuk bespreken vanuit de meest concrete invalshoek die denkbaar is: gegeven een specifieke NLP-toepassing enerzijds en de bestaande woordenboeken van Van Dale anderzijds, wat moet er aan de Van Dale-gegevens veranderd worden om ze voor deze toepassing geschikt te maken en hoe moet het bewerkte materiaal er fysiek uitzien (wijze van opslag, markeringen, enz.). Na een korte opsomming van

1 Een uitzondering dient gemaakt te worden voor tenminste twee groepen onderzoekers die zich tot doel hebben gesteld vanuit hun taalkundige visie complete woordenboeken samen te stellen, te weten de groep rond I. Mel'čuk aan de universiteit van Montréal (zie o.a. Mel'čuk 1984) en de Silex-groep van de universiteit van Lille III (zie b.v. Corbin 1991).

[p. 339]

denkbare NLP-toepassingen komen de volgende drie onderwerpen aan de orde: elektronische woordenboeken, woordenboekinformatie in tekstverwerkers en, tenslotte, woordenboeken en relationele databases.

2. Woordenboeken voor NLP-toepassingen

Als men sommige verontruste EG-ambtenaren zou moeten geloven bloeit de taalindustrie inmiddels wereldwijd, met de V.S. en Japan als hoofdrolspelers, en zijn de Europeanen voor de zoveelste keer de boot aan het missen. De hoofdreden hiervoor zou de spreekwoordelijke inertie van de betrokken bedrijfstakken zijn, i.c. de hardware- en de software-industrie en de informatieve uitgeverijen.

De werkelijkheid steekt gelukkig anders in elkaar. Om dat in te zien is het goed eens een lijstje van NLP-toepassingen te bekijken, aangezien deze applicaties immers de raison d'être van de taalindustrie vormen. Ik ontleen dat lijstje aan McNaught et al. (1991:61-2), die het vervaardigden in het kader van het reeds genoemde Eurotra-7 project:

(a)	Tekstverwerkers, auteursystemen en kantoorprogramma's.^2
(b)	Automatische vertaalsystemen in soorten en maten, variërend van eenvoudige vertaalhulpjes tot volautomatische vertalers.
(c)	Systemen voor ‘information storage and retrieval’, vraag-antwoordsystemen, alsmede de meer gecompliceerde expert systems.
(d)	Systemen voor automatische spraakherkenning en spraaksynthese.
(e)	Educatieve toepassingen (o.a. computer aided instruction, waaronder computer aided language learning).
(f)	Programma's ten behoeve van taalkundig onderzoek, variërend van software om dialectatlaskaarten te tekenen tot testroutines (op corpus) voor gepostuleerde grammaticaregels.

Zelfs een vluchtige blik op deze lijst maakt duidelijk dat als er al sprake is van taalindustrie, deze de kinderschoenen nog niet ontgroeid is. Slechts de onder (a) opgesomde toepassingen floreren alom. Ik kom daar nog op terug. Programma's voor taalkundig onderzoek (f) zijn er weliswaar volop, maar van produkten in industriële zin kan eigenlijk niet gesproken worden, aangezien iedere universiteit ze zelf ontwikkelt. De overige toepassingen bevinden zich nog merendeels in het r&d-stadium, wat in concreto betekent dat er wel een reële vraag naar is, maar dat de kosten van deze produkten-in-wording de opbrengsten vooralsnog verre overtreffen. Verschillende Amerikaanse firma's, waaronder ALPS, die geprobeerd hebben op ‘de markt bij uitstek’, d.w.z. Europa, halfautomatische vertaalsystemen te verkopen, kunnen erover meepraten! De potentiële gebruikers van dergelijke toepassingen zijn namelijk wel goed, maar niet gek. De kwaliteit ervan laat gewoon nog te veel te wensen over. Voor onderzoekers die geïnteresseerd zijn in het randgebied tussen taalkunde en informatica vormt deze stand van zaken overigens slechts een verheugende omstandigheid. Er is werk in overvloed en zowel de Nederlandse regering als de Europese Commissie zijn de laatste

2 Deze toepassingen vereisen o.a. de volgende ‘toeters en bellen’: optical character reading, automatische lemmatisering, automatische vervaardiging van indices, beschikbaarheid van een synoniemenbestand in meerdere talen, toegankelijkheid van meertalige terminologische bestanden, faciliteiten voor tekstcontrole en tekstcorrectie (spelling, afbreekinformatie, grammatica, stijl, terminologie).

[p. 340]

jaren niet krenterig geweest met de financiering ervan (al is het waar dat Japan er nog tien keer meer voor uittrekt).

2.1. Elektronische woordenboeken vs. tekstverwerkers

Terugkerend naar het eigenlijke onderwerp van deze bijdrage kan men zich afvragen hoe een woordenboek voor NLP-toepassingen er nu feitelijk uitziet, vergeleken met woordenboeken die voor menselijk gebruik zijn ontworpen. Daarbij is het nodig zich te realiseren dat met elk lemma, zoals dat op papier verschijnt, een representatie correspondeert die het echte basismateriaal van het woordenboek vormt. Neem b.v. het lemma pension uit het Van Dale Groot woordenboek Frans-Nederlands:

(1)

pension [pānsj]<f><v.> 0.1 uitkering ⇒ jaargeld, toelage, pensioen 0.2 pension ⇒ kosthuis, kostgeld, kost en inwoning 0.3 kostschool ⇒ pensionaat, internaat <>1.1 ~ de retraite, de vieillesse (ouderdoms)pensioen; ~ de réversion weduwenpensioen 1.2 ~ de famille familiepension 2.1 ~ alimentaire alimentatie; ~ réversible weduwenpensioen; ~ viagère lijfrente 3.2 prendre ~ chez qn. bij iem. in pension gaan, zijn 6.2 avec, en ~ complète met vol pension; être en ~ chez qn. bij iem. in de kost zijn; prendre qn. chez soi en ~ iem. in de kost nemen 6.3 mettre ses enfants en ~ zijn kinderen op kostschool doen.

Deze tekst wordt volautomatisch gezet op basis van de volgende set van gelabelde informatie-onderdelen:

(2)	<TREFW>	pension
	<FONET>	p~©sj~c
	<FREQU>	f
	<GRAMT>	12
	<NULCO>	0.1
	<HVERT>	uitkering
	<SYNON>	jaargeld, toelage, pensioen
	<NULCO>	0.2
	<HVERT>	pension
	<SYNON>	kosthuis, kostgeld, kost en inwoning
	<NULCO>	0.3
	<HVERT>	kostschool
	<SYNON>	pensionaat, internaat
	<CIJCO>	1.1
	<VOORB>	_de retraite, de vieillesse
	<VVERT>	(ouderdoms)pensioen
	<VOORB>	_ de réversion
	<VVERT>	weduwenpensioen
	<CIJCO>	1.2
	<VOORB>	_ de famille
	<VVERT>	familiepension
	<CIJCO>	2.1
	<VOORB>	_ alimentaire
	<VVERT>	alimentatie
	<VOORB>	_ réversible
	<VVERT>	weduwenpensioen
	<VOORB>	_ viagère
	<VVERT>	lijfrente
	<CIJCO>	3.2
	<VOORB>	prendre _ chez qn.
	<VVERT>	bij iem. in pension gaan, zijn
	<CIJCO>	6.2

[p. 341]

<VOORB>	@avec, @en _ complète
<VVERT>	met vol pension
<VOORB>	être @en _ chez qn.
<VVERT>	bij iem. in de kost zijn
<VOORB>	prendre qn. chez soi @en _
<VVERT>	iem. in de kost nemen
<CIJCO>	6.3
<VOORB>	mettre ses enfants @en _
<VVERT>	zijn kinderen op kostschool doen

In de linker kolom figureren de veldnamen, in de rechter de inhoud van elk van die velden. Het zetprogramma is gebaseerd op de mogelijke sequenties van velden (die d.m.v. een formele grammatica beschreven kunnen worden), terwijl de redacteuren zich kunnen beperken tot de inhoudelijke kant van het materiaal.

De papieren versie, weergegeven in (1), is in zoverre slechts een toevallige verschijningsvorm dat dezelfde basisrepresentatie ook gebruikt kan worden om er een woordenboek op floppy disk van af te leiden of om het woordenboek in een intern of extern ROM-geheugen op te slaan. In de V.S. wordt inmiddels door de consument meer geld uitgegeven aan elektronische woordenboeken (ter grootte van een zakrekenmachine) dan aan traditionele woordenboeken. In Europa lijkt dat zo'n vaart niet te lopen, maar het zou ook kunnen gebeuren. In tegenstelling tot wat sommigen denken mag men in dit geval echter niet van hergebruik spreken. De lexicale informatie op het scherm wijkt in niets af van die uit het traditionele woordenboek. Qua presentatie zijn er uiteraard verschillen: er past nu eenmaal minder op een scherm dan op een pagina. Tegenover de relatief slechte leesbaarheid van het scherm staat dat de informatie sneller beschikbaar komt. Maar fundamenteel zijn de voor- en nadelen van deze elektronische woordenboeken gelijk aan die van het traditionele formaat. De opslag is sequentieel, zowel macro- als microstructureel. Binnen een lemma zijn de verschillende onderdelen goed onderscheiden en dus herkenbaar, maar tussen de lemmata onderling kunnen slechts relaties worden gelegd voor zover de lexicograaf die heeft voorzien en d.m.v. expliciete verwijzingen heeft aangeduid.

De interne struktuur van de lemmata maakt dat op betrekkelijk eenvoudige wijze specifieke componenten uit de materiaalverzameling kunnen worden gelicht, b.v. om gebruikt te worden in tekstverwerkingsprogramma's. Van Dale levert dit soort informatie aan tal van softwarefabrikanten. In dit geval is wèl sprake van hergebruik van woordenboekinformatie, aangezien de machine als hoofdgebruiker fungeert en de mens slechts af en toe om een interventie wordt gevraagd, b.v. als de computer tijdens een spellingcontrole een probleem tegenkomt. De in het traditionele woordenboek aanwezige informatie wordt overigens slechts voor een fractie gebruikt. Softwarebouwers beperken zich in vrijwel alle gevallen tot de formele eigenschappen van woorden: verbuigingen, vervoegingen, afbreekinformatie, fonetische representatie en de grammaticale (sub)categorie waartoe een ingang behoort. In enkele gevallen wordt een synoniemenbestand meegeleverd maar ook hier wordt volstaan met een opsomming van betekenisverwante woorden, waar de menselijke gebruiker vervolgens zijn taalcompetentie op moet loslaten om er ook maar iets mee te kunnen doen. Voor al deze applicaties

[p. 342]

geldt dat er maar weinig aan de reeds aanwezige informatie hoeft te worden gewijzigd. Het is meer een kwestie van extractie dan van verrijking.

2.2. Relationele databases

Principieel anders wordt het als een woordenboek in de vorm van een relationele database beschikbaar wordt gesteld. Huber (1989) laat zien dat de conversie van traditionele Van Dale woordenboekinformatie naar deze meer geavanceerde opslagvorm heel wel mogelijk is, ook al zal manueel gecontroleerd moeten worden of ambiguïteiten als de volgende wel correct zijn opgelost. In het Groot woordenboek Nederlands-Frans staat onder de ingang juk het volgende voorbeeld:

(3)	het juk afwerpen, afschudden briser, rompre, secouer le joug

Het is duidelijk dat zowel het Nederlandse als het Franse deel van dit stukje informatie op verschillende manieren gesegmenteerd kan worden, hoewel de menselijke gebruiker daar in het algemeen overheen leest:

(a)	het juk afwerpen
(b)	afschudden
(c)	het juk afschudden
(d)	briser
(e)	rompre
(f)	secouer le joug
(g)	briser le joug
(h)	rompre le joug

Het is nog niet zo simpel als het misschien lijkt om een zodanig analyseprogramma te ontwerpen dat de segmentatiemogelijkheden (b), (d) en (e) systematisch en automatisch uitgefilterd worden. Maar gesteld dat deze conversie succesvol kan worden uitgevoerd, zodat de lexicale data als relationele database beschikbaar komen, dan mag ook in dit geval terecht van hergebruik gesproken worden. Weliswaar is er in beginsel nog steeds een menselijke gebruiker, maar de gebruiksmogelijkheden zijn aanzienlijk verruimd vergeleken met het traditionele woordenboek. Het komt erop neer dat de basisinformatie door de bewerking die zij heeft ondergaan is verrijkt en daardoor op geheel andere wijze en voor andere doelen kan worden gebruikt. Het volgende aan Huber (1989) ontleende voorbeeld maakt duidelijk hoe men zich een relationeel opgeslagen woordenboek in concreto moet voorstellen.

De lemmata correct, correctheid en druif zien er in het traditionele woordenboek (N-F) als volgt uit:

(4)	correct <bn., bw.> 0.1 [zonder fouten] <bn.>correct; <bw.>correctement 0.2 [onberispelijk] <bn.>correct ⇒ impeccable, irréprochable; <bw.>correctement ⇒ impeccablement, d'une manière irréprochable <> 1.1 - werk du bon travail 3.1 - schrijven écrire correctement.
	correctheid <de <v.>> 0.1 [juistheid, zuiverheid] correction <v.> 0.2 [onberispelijkheid] correction <> 1.1 - van taal, stijl pureté de langue, de style.

[p. 343]

druif <...> I <de> 0.1 [vrucht] raisin <m.> ⇒ <één> grain <m.> de raisin <> 1.1 een tros druiven une grappe de raisin 2.1 witte, blauwe druiven du raisin blanc, noir (...) II <de <m.>><inf.> 0.1 [mal mens] (un drôle d')oiseau <m.> ⇒ farc/eur <m.>, -euse <v.>, loustic <m.> <> 2.1 een rare - un drôle de pistolet, zèbre $.1 (...) wat ben jij toch een -! (...) sacré farceur, va!.

Conversie van deze data naar de relationele database University INGRES levert de volgende representaties op:

(5)	relation		attributes
	keywords		kw_id, kword, art_id
	gramcat		art_id, cat
	tr_profile		art_id, meaningno, label_id, transltxt, comment_id
	labels		label_id, nature, text
	comments		comment_id, comment
	combi		art_id, combi_cat, meaningno, src_txt, transl_text
	relation keywords
	kw_idkword		art_id
	1	druif			1
	2	druiven			1
	3	correct			2
	4	correcte			2
	5	correctheid			3
	relation gramcat
	art_id	cat
	1	de
	2	bn ❘ bw
	3	de(v)
	relation tr_profile
	art_id	meaningno		label_id		transltxt	comment_id
	1	1		1		raisin
	1	1		1		grain de raisin
	1	2		2		(un drôle d')oiseau
	1	2		2		farc ❘ eur, -euse
	1	2		2		loustic
	2	1		3		correct	1
	2	1		3		correctement	2
	2	2		4		correct	3
	2	2		4		impeccable	3
	2	2		4		irréprochable	3
	2	2		4		correctement	4
	2	2		4		impeccablement	4
	3	1		5		correction
	3	2		6		correction
	relation labels
	label_id	nature		text
	1	def		vrucht
	2	def		mal mens

[p. 344]

3	def	zonder fouten
4	def	onberispelijk
5	def	juistheid, zuiverheid
6	def	onberispelijkheid
relation comments
comment_id		comment
1		bn
2		bw
3		bn
4		bw
relation combi
art_id	combi_cat	meaningno	src_text
				trans_text
1	1	1	een tros druiven
				une grappe de raisins
1	2	1	witte, blauwe druiven
				du raisin blanc, noir
1	2	2	een rare druif
				un drôle de pistolet, zèbre
1	$	2	wat ben jij toch een druif!
				sacré farceur, va!
2	1	1	correct werk
				du bon travail
2	3	1	correct schrijven
				écrire correctement
3	1	1	correctheid van taal, stijl
				pureté de langue, de style

Hoe een dergelijke database daarna in de praktijk ondervraagd kan worden blijkt uit het volgende protocol van een lookup-sessie, dat ik eveneens ontleen aan Huber (1989:75):

(6)	DEMONSTRATION DATABASE for DICTIONARY Van Dale N-F
	Type ‘.h’ for help, ‘.q’ for quit
	<> .h
	Summary of commands:
	INPUT	EFFECT
	.h		help, prints the information
	.q		quit, terminates the session
	any keyword		prints the translation profile section for the entered keyword
	line number		prints the part of context section related with the indicated line from the translation profile that was printed last.
	<> druif
	1 0001	0.1	[vrucht] raisin
	2			grain de raisin
	3 0001	0.2	[mal mens] (un drôle d')oiseau
	4			farc ❘ eur, -euse
	5			loustic
	<> 1
	1 0001	1.1	een tros druiven :: une grappe de raisins
	2 0001	2.1	witte, blauwe druiven :: du raisin blanc, noir

[p. 345]

<> 4
1 0001	2.2	een rare druif :: un drôle de pistolet, zèbre
2 0001	$.2	wat ben je toch een druif! :: sacré farceur, va!
<> cor*
correct
1 0002	0.1	[zonder fouten] correct <bn>
2			correctement <bw>
3 0002	0.2	[onberispelijk] correct <bn>
4			correctement <bw>
5			impeccable <bn>
6			impeccablement <bw>
7			irréprochable <bn>
correctheid
8 0003	0.1	[juistheid, zuiverheid] correction
9 0003	0.2	[onberispelijkheid] correction
<> 8
1 0003	1.1	correctheid van taal, stijl :: pureté de langue, de style
<> .q

Hoewel het technisch dus mogelijk is om een woordenboek op een meer flexibele manier beschikbaar te stellen dan men als menselijke gebruiker tot nog toe gewend is, blijkt er in werkelijkheid (nog) weinig vraag naar te zijn. Interessanter dan de beschikbaarheid voor de menselijke gebruiker is dan ook het feit dat lexicale data die zo zijn opgeslagen op buitengewoon simpele wijze verder geconverteerd kunnen worden naar het voor een bepaalde toepassing meest geschikte formaat. Daarmee wordt dus een mogelijk antwoord gegeven op de in paragraaf 1 opgeworpen vraag hoe een NLP-woordenboek eruit zou moeten zien dat in principe voor iedere denkbare toepassing geschikt is. Volledigheidshalve moet worden opgemerkt dat deze oplossing omstreden is. Dat komt omdat een relationele database, in tegenstelling tot wat de naam suggereert, niet erg geschikt is om relaties tussen de lemmata van het lexicon te leggen. Dit soort databases is ontworpen met het oog op een klein aantal relaties die, in beginsel, op elke ingang van een bestand van toepassing kunnen zijn. Terecht merkt Fokker (1991:8) op dat in het lexicon eigenlijk het omgekeerde het geval is: er is sprake van een groot aantal mogelijke relaties, maar elke relatie is slechts op een klein aantal lemmata van toepassing. Om die reden geeft hij de voorkeur aan een hierarchisch organisatiemodel. Heid (1991:6) blijkt het met Fokker's analyse eens te zijn, maar is voorzichtiger t.a.v. de oplossing van dit probleem:

‘The investigations carried out in EUROTRA-7 have thus lead to the working hypothesis that relational databases, although having sophisticated means of data management, are not well suited for the modelling of such complex objects as lexical entries. On the other hand, it seems that we have to wait, from 1990/1991 still some two or three years, before object-oriented databases, allowing for much more complex data modelling than relational systems, become available for a more serious investigation of their usability, together with sufficiently advanced management utilities’.

Het ziet er dus naar uit dat we nog even geduld moeten hebben voordat bestaande woordenboekinformatie op een zodanige wijze ‘afgetapt’, bewerkt

[p. 346]

en neutraal opgeslagen kan worden dat het hergebruik ervan even vanzelfsprekend is als dat van meer courante grondstoffen.

Bibliografie

Byrd, R.J., N. Calzolari, M.S. Chodorow, J.L. Klavans, M.S. Neff, O.A. Rizk, 1987. ‘Tools and Methods for Computational Lexicology’, in: Computational Linguistics 13, 219-240.

Calzolari, N., C. Peters, A. Roventini, 1990. Computational Model of the Dictionary Entry - Preliminary Report, Universita di Pisa/CNR, Pisa.

Corbin, D. & P., 1991. ‘Vers le Dictionnaire dérivationnel du français’, in: Lexique 10.

Fokker, J., 1991. Structuurdefinitie en onderhoud van het Lexic-lexicon: een inventarisatie, Rijksuniversiteit Utrecht, Vakgroep informatica.

Heid, U., 1991. A short report on the EUROTRA-7 Study, University of Stuttgart, Institut für maschinelle Sprachverarbeitung und Computerlinguistik.

Huber, O., 1989. The construction of lexically analysed text corpora on the computer, Vrije Universiteit, Corpus Based Word Analysis, Report 1.

Martin, W., 1991. ‘On the Dynamic Organization of (Computer) Lexicons’, Cahiers de l'institut de linguistique de Louvain (CILL) 17, 43-50.

McNaught, J., F. Caroli, P. Hellwig, 1991. Possible applications of reusable lexical resources (= Chapter 4, Draft Final Report, EUROTRA-7 Study).

Mel'čuk, I., 1984. Dictionnaire explicatif et combinatoire du français contemporain. Recherches lexicosémantiques, Montréal.

Wiegand, H.E., 1977. ‘Nachdenken über Wörterbücher: Aktuelle Probleme’, in: G. Drosdowski, H. Henne, H. Wiegand (Hrsg.), Nachdenken über Wörterbücher, Mannheim, Bibliografisches Institut, 51-102.