This paper deals with several aspects of context in lexicography. Section 1 briefly mentions some different approaches to the concept context in various fields. Section 2 puts the focus on different uses and perceptions of the concept context in lexicography, contrasting it with related concepts, such as cotext, contextualization and contextual information. A more comprehensive discussion also covers different aspects of the occurrence of the concept context in dictionary research, with specific reference to central aspects of the so-called inner and outer context. Various portals, dictionaries and dictionary entries will illustrate the above-mentioned approaches. Section 3 approaches the subject from a user perspective. Section 4 addresses the question How can contextual data be extracted or generated? To answer this question, some methods and tools for (automatic) acquisition and analysis of contextual data, – in particular of the local contextual data in terms of Faber and León-Araúz (2016) – are introduced. Examples of these are lexical databases or semantic networks, like WordNet, and corpora, like Sketch Engine, or predictive methods, like Word2vec and similar ones. Some advantages and disadvantages of specific data acquisition tools used for the analysis of local contextual data are indicated. This section also contributes to a more detailed discussion of the automatic generation of the so-called local syntactic-semantic context or word environment, specifically of the building of syntactic-semantic argument patterns and their examples.

中文翻译：

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词典编纂中上下文数据的定义、表示和自动生成

本文涉及词典编纂中语境的几个方面。第 1 节简要提到了各个领域中概念上下文的一些不同方法。第 2 节将重点放在词典编纂中概念语境的不同用途和理解上，并将其与相关概念（如共语、语境化和语境信息）进行对比。更全面的讨论还涵盖了词典研究中概念语境发生的不同方面，并特别提到了所谓的内部和外部语境的中心方面。各种门户网站、词典和词典条目将说明上述方法。第 3 节从用户的角度探讨该主题。第 4 节解决了如何提取或生成上下文数据的问题？要回答这个问题，介绍了一些用于（自动）获取和分析上下文数据的方法和工具，特别是 Faber 和 León-Araúz（2016 年）所说的本地上下文数据。这些示例包括词汇数据库或语义网络（如 WordNet）和语料库（如 Sketch Engine）或预测方法（如 Word2vec 和类似方法）。指出了用于分析本地上下文数据的特定数据采集工具的一些优点和缺点。本节还有助于更详细地讨论所谓的本地句法语义上下文或词环境的自动生成，特别是句法语义论证模式的构建及其示例。– 特别是根据 Faber 和 León-Araúz（2016 年）介绍的本地上下文数据。这些示例包括词汇数据库或语义网络（如 WordNet）和语料库（如 Sketch Engine）或预测方法（如 Word2vec 和类似方法）。指出了用于分析本地上下文数据的特定数据采集工具的一些优点和缺点。本节还有助于更详细地讨论所谓的本地句法语义上下文或词环境的自动生成，特别是句法语义论证模式的构建及其示例。– 特别是根据 Faber 和 León-Araúz（2016 年）介绍的本地上下文数据。这些示例包括词汇数据库或语义网络（如 WordNet）和语料库（如 Sketch Engine）或预测方法（如 Word2vec 和类似方法）。指出了用于分析本地上下文数据的特定数据采集工具的一些优点和缺点。本节还有助于更详细地讨论所谓的本地句法语义上下文或词环境的自动生成，特别是句法语义论证模式的构建及其示例。指出了用于分析本地上下文数据的特定数据采集工具的一些优点和缺点。本节还有助于更详细地讨论所谓的本地句法语义上下文或词环境的自动生成，特别是句法语义论证模式的构建及其示例。指出了用于分析本地上下文数据的特定数据采集工具的一些优点和缺点。本节还有助于更详细地讨论所谓的本地句法语义上下文或词环境的自动生成，特别是句法语义论证模式的构建及其示例。