Prezentujeme naše řešení soutěžní úlohy BUCC 2022 ve vytváření terminologických slovníků ze specializovaných korpusů. Použili jsme tři přístupy využívající statické vektorové reprezentace s post-hoc zarovnáním, nástroj Monoses pro neřízený strojový překlad a kontextové vektorové reprezentace termínů.
Ukazujeme, že kontextové reprezentace z předtrénovaných vícejazyčných modelů vedou k podobným výsledkům jako statické reprezentace, ale lze dosáhnout dalšího zlepšení pomocí dotrénování specifického pro daný úkol. Stejné kvalitě odpovídá slovník termínů získaný z frázových tabulek systému Monoses, který dosahuje průměrné přesnosti 0,88 na trénovacím slovníku.