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description Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2020 FranceSpringer Science and Business Media LLC ANR | BLIZAARAuthors: Stefan Bornhofen; Marten Düring;Stefan Bornhofen; Marten Düring;AbstractThe paper presents Intergraph, a graph-based visual analytics technical demonstrator for the exploration and study of content in historical document collections. The designed prototype is motivated by a practical use case on a corpus of circa 15.000 digitized resources about European integration since 1945. The corpus allowed generating a dynamic multilayer network which represents different kinds of named entities appearing and co-appearing in the collections. To our knowledge, Intergraph is one of the first interactive tools to visualize dynamic multilayer graphs for collections of digitized historical sources. Graph visualization and interaction methods have been designed based on user requirements for content exploration by non-technical users without a strong background in network science, and to compensate for common flaws with the annotation of named entities. Users work with self-selected subsets of the overall data by interacting with a scene of small graphs which can be added, altered and compared. This allows an interest-driven navigation in the corpus and the discovery of the interconnections of its entities across time.
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description Publicationkeyboard_double_arrow_right Conference object 2012 France EnglishHAL CCSD ANR | ORTOLANGAuthors: Bel, Bernard;Bel, Bernard;In 2008, a pilot project initiated by TGE Adonis, a large research infrastructure, brought together designers of data repositories, archivists and system engineers to set up collaborative oral/linguistic resource centres in France. This paper discusses challenging issues addressed by this team when implementing an Open Archival Information System (OAIS) bundled with an institutional archive. After the completion of the pilot project, the Speech & Language Data Repository (SLDR) underwent development for the systematic management of access rights in compliance with the French Heritage code. Its framework claims to be applicable to other systems worldwide, which would facilitate interoperability between protected repositories equipped with transfer of authentication techniques (Single Sign-On).
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This article presents a study of the French-speaking digital humanities. It is based on the experience of two research engineers from the French National Center for Scientific Research (CNRS) who have been studying these issues for the last ten years. They conducted a survey at the École Normale Supérieure (ENS-Paris) which enabled them to draw up an overview of the transformation of the profession of humanities and social sciences research engineers in the context of the digital humanities. The Digit_Hum initiative, which they run in parallel with their respective activities at the ENS, also provided information for this overview thanks to its role as a space for discussion about the digital humanities along with training and structuring of this field at the ENS and the Université Paris Sciences & Lettres (PSL). Cet article est une réflexion sur les humanités numériques en contexte francophone. Elle s’appuie sur l'expérience de deux ingénieures du Centre National de la Recherche Scientifique travaillant sur ces questions depuis une dizaine d'années. À travers l'enquête qu'elles ont menée à l'École normale supérieure (ENS-Paris), elles dressent un panorama de la transformation du métier d'ingénieur(e) en sciences humaines et sociales dans le contexte des humanités numériques. L'initiative Digit_Hum, qu'elles animent en parallèle de leurs activités respectives à l'École, nourrit également ce témoignage en constituant un espace de discussions, de formations et de structuration des humanités numériques au sein de l'ENS et de l’Université Paris Sciences & Lettres.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Doctoral thesis 2020 EnglishHAL CCSD ANR | BASNUM, EC | PARTHENOSAuthors: Khemakhem, Mohamed;Khemakhem, Mohamed;Dictionaries could be considered as the most comprehensive reservoir of human knowledge, which carry not only the lexical description of words in one or more languages, but also the common awareness of a certain communityabout every known piece of knowledge in a time frame. Print dictionaries are the principle resources which enable the documentation and transfer of such knowledge. They already exist in abundant numbers, while new onesare continuously compiled, even with the recent strong move to digital resources.However, a majority of these dictionaries, even when available digitally, is still not fully structured due to the absence of scalable methods and techniques that can cover the variety of corresponding material. Moreover, the relatively few existing structured resources present limited exchange and query alternatives, given the discrepancy of their data models and formats.In this thesis we address the task of parsing lexical information in print dictionaries through the design of computer models that enable their automatic structuring. Solving this task goes hand in hand with finding a standardised output for these models to guarantee a maximum interoperability among resources and usability for downstream tasks.First, we present different classifications of the dictionaric resources to delimit the category of print dictionaries we aim to process. Second, we introduce the parsing task by providing an overview of the processing challengesand a study of the state of the art. Then, we present a novel approach based on a top-down parsing of the lexical information. We also outline the archiecture of the resulting system, called GROBID-Dictionaries, and the methodology we followed to close the gap between the conception of the system and its applicability to real-world scenarios.After that, we draw the landscape of the leading standards for structured lexical resources. In addition, we provide an analysis of two ongoing initiatives, TEI-Lex-0 and LMF, that aim at the unification of modelling the lexical information in print and electronic dictionaries. Based on that, we present a serialisation format that is inline with the schemes of the two standardisation initiatives and fits the approach implemented in our parsing system.After presenting the parsing and standardised serialisation facets of our lexical models, we provide an empirical study of their performance and behaviour. The investigation is based on a specific machine learning setup andseries of experiments carried out with a selected pool of varied dictionaries.We try in this study to present different ways for feature engineering and exhibit the strength and the limits of the best resulting models. We also dedicate two series of experiments for exploring the scalability of our models with regard to the processed documents and the employed machine learning technique.Finally, we sum up this thesis by presenting the major conclusions and opening new perspectives for extending our investigations in a number of research directions for parsing entry-based documents.; Les dictionnaires peuvent être considérés comme le réservoir le plus compréhensible de connaissances humaines, qui contiennent non seulement la description lexicale des mots dans une ou plusieurs langues, mais aussi la conscience commune d’une certaine communauté sur chaque élément de connaissance connu dans une période de temps donnée. Les dictionnaires imprimés sont les principales ressources qui permettent la documentation et le transfert de ces connaissances. Ils existent déjà en grand nombre, et de nouveaux dictionnaires sont continuellement compilés.Cependant, la majorité de ces dictionnaires dans leur version numérique n’est toujours pas structurée en raison de l’absence de méthodes et de techniques évolutives pouvant couvrir le nombre du matériel croissant et sa variété. En outre, les ressources structurées existantes, relativement peu nombreuses, présentent des alternatives d’échange et de recherche limitées, en raison d’un sérieux manque de synchronisation entre leurs schémas de structure.Dans cette thèse, nous abordons la tâche d’analyse des informations lexicales dans les dictionnaires imprimés en construisant des modèles qui permettent leur structuration automatique. La résolution de cette tâche va depair avec la recherche d’une sortie standardisée de ces modèles afin de garantir une interopérabilité maximale entre les ressources et une facilité d’utilisation pour les tâches en aval.Nous commençons par présenter différentes classifications des ressources dictionnaires pour délimiter les catégories des dictionnaires imprimés sur lesquelles ce travail se focalise. Ensuite, nous définissions la tâche d’analyse en fournissant un aperçu des défis de traitement et une étude de l’état de l’art.Nous présentons par la suite une nouvelle approche basée sur une analyse en cascade de l’information lexicale. Nous décrivons également l’architecture du système résultant, appelé GROBID-Dictionaries, et la méthodologie quenous avons suivie pour rapprocher la conception du système de son applicabilité aux scénarios du monde réel.Ensuite, nous prestons des normes clés pour les ressources lexicales structurées. En outre, nous fournissons une analyse de deux initiatives en cours, TEI-Lex-0 et LMF, qui visent à unifier la modélisation de l’information lexicale dans les dictionnaires imprimés et électroniques. Sur cette base, nous présentons un format de sérialisation conforme aux schémas des deux initiatives de normalisation et qui est assorti à l’approche développée dans notresystème d’analyse lexicale.Après avoir présenté les facettes d’analyse et de sérialisation normalisées de nos modèles lexicaux, nous fournissons une étude empirique de leurs performances et de leurs comportements. L’étude est basée sur une configuration spécifique d’apprentissage automatique et sur une série d’expériences menées avec un ensemble sélectionné de dictionnaires variés. Dans cette étude, nous essayons de présenter différentes manières d’ingénierie des caractéristiques et de montrer les points forts et les limites des meilleurs modèles résultants. Nous consacrons également deux séries d’expériences pour explorer l’extensibilité de nos modèles en ce qui concerne les documents traités et la technique d’apprentissage automatique employée.Enfin, nous clôturons cette thèse en présentant les principales conclusions et en ouvrant de nouvelles perspectives pour l’extension de nos investigations dans un certain nombre de directions de recherche pour l’analyse des documents structurés en un ensemble d’entrées.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Other literature type 2014 FrenchHAL CCSD ANR | REANALYSEAuthors: Duchesne, Sophie; Garcia, Guillaume;Duchesne, Sophie; Garcia, Guillaume;Ce texte rend compte du projet de construction d'une banque d'enquêtes qualitatives mis en œuvre par les auteurs avec l'équipe qualitative du Centre de données sociopolitiques (UMS NRS/Sciences Po). Il relate les tensions entre les logiques patrimoniale et scientifique que combine le projet et prend position pour l'usage scientifique de cet équipement. Il souligne la difficulté de construire un équipement pérenne à une période où la recherche est essentiellement financée par contrat et appel à projets.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2014 FranceOpenEdition ANR | ORTOLANGAuthors: Jean-Marie Pierrel;Jean-Marie Pierrel;doi: 10.4000/rdlc.1724
International audience; Dans cet article nous présentons l'infrastructure Equipex Ortolang49 (Open Resources and Tools for LANGuage / Outils et Ressources pour un Traitement Optimisé de la LANGue : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du Programme d'Investissements d'Avenir (PIA) lancé par le gouvernement français.S'appuyant entre autres sur l'existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d'assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.Après avoir rappelé les motivations d'un tel projet, son originalité et son caractère novateur, nous présenterons les principales caractéristiques d'Ortolang, ses objectifs et ses missions, l'infrastructure logicielle et matérielle de la plateforme puis les moyens mis en oeuvre, avant de conclure en indiquant comment suivre et contribuer au projet.
Recherches en didact... arrow_drop_down Recherches en didactique des langues et des culturesArticleLicense: cc-by-nc-ndData sources: UnpayWalladd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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description Publicationkeyboard_double_arrow_right Conference object 2012 France EnglishHAL CCSD ANR | ORTOLANGAuthors: Bel, Bernard;Bel, Bernard;In 2008, a pilot project initiated by TGE Adonis, a large research infrastructure, brought together designers of data repositories, archivists and system engineers to set up collaborative oral/linguistic resource centres in France. This paper discusses challenging issues addressed by this team when implementing an Open Archival Information System (OAIS) bundled with an institutional archive. After the completion of the pilot project, the Speech & Language Data Repository (SLDR) underwent development for the systematic management of access rights in compliance with the French Heritage code. Its framework claims to be applicable to other systems worldwide, which would facilitate interoperability between protected repositories equipped with transfer of authentication techniques (Single Sign-On).
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eu description Publicationkeyboard_double_arrow_right Other literature type 2014 FrenchHAL CCSD ANR | ORTOLANGAuthors: Pierrel, Jean-Marie;Pierrel, Jean-Marie;Dans cet article nous présentons l'infrastructure Equipex Ortolang49 (Open Resources and Tools for LANGuage / Outils et Ressources pour un Traitement Optimisé de la LANGue : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du Programme d'Investissements d'Avenir (PIA) lancé par le gouvernement français.S'appuyant entre autres sur l'existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d'assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.Après avoir rappelé les motivations d'un tel projet, son originalité et son caractère novateur, nous présenterons les principales caractéristiques d'Ortolang, ses objectifs et ses missions, l'infrastructure logicielle et matérielle de la plateforme puis les moyens mis en oeuvre, avant de conclure en indiquant comment suivre et contribuer au projet.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2021 FranceCentre pour la Communication Scientifique Directe (CCSD) ANR | PSLAuthors: Marie-Laure Massot; Agnès Tricoche;Marie-Laure Massot; Agnès Tricoche;doi: 10.46298/jdmdh.7552
This article presents a study of the French-speaking digital humanities. It is based on the experience of two research engineers from the French National Center for Scientific Research (CNRS) who have been studying these issues for the last ten years. They conducted a survey at the École Normale Supérieure (ENS-Paris) which enabled them to draw up an overview of the transformation of the profession of humanities and social sciences research engineers in the context of the digital humanities. The Digit_Hum initiative, which they run in parallel with their respective activities at the ENS, also provided information for this overview thanks to its role as a space for discussion about the digital humanities along with training and structuring of this field at the ENS and the Université Paris Sciences & Lettres (PSL). Cet article est une réflexion sur les humanités numériques en contexte francophone. Elle s’appuie sur l'expérience de deux ingénieures du Centre National de la Recherche Scientifique travaillant sur ces questions depuis une dizaine d'années. À travers l'enquête qu'elles ont menée à l'École normale supérieure (ENS-Paris), elles dressent un panorama de la transformation du métier d'ingénieur(e) en sciences humaines et sociales dans le contexte des humanités numériques. L'initiative Digit_Hum, qu'elles animent en parallèle de leurs activités respectives à l'École, nourrit également ce témoignage en constituant un espace de discussions, de formations et de structuration des humanités numériques au sein de l'ENS et de l’Université Paris Sciences & Lettres.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Doctoral thesis 2020 EnglishHAL CCSD ANR | BASNUM, EC | PARTHENOSAuthors: Khemakhem, Mohamed;Khemakhem, Mohamed;Dictionaries could be considered as the most comprehensive reservoir of human knowledge, which carry not only the lexical description of words in one or more languages, but also the common awareness of a certain communityabout every known piece of knowledge in a time frame. Print dictionaries are the principle resources which enable the documentation and transfer of such knowledge. They already exist in abundant numbers, while new onesare continuously compiled, even with the recent strong move to digital resources.However, a majority of these dictionaries, even when available digitally, is still not fully structured due to the absence of scalable methods and techniques that can cover the variety of corresponding material. Moreover, the relatively few existing structured resources present limited exchange and query alternatives, given the discrepancy of their data models and formats.In this thesis we address the task of parsing lexical information in print dictionaries through the design of computer models that enable their automatic structuring. Solving this task goes hand in hand with finding a standardised output for these models to guarantee a maximum interoperability among resources and usability for downstream tasks.First, we present different classifications of the dictionaric resources to delimit the category of print dictionaries we aim to process. Second, we introduce the parsing task by providing an overview of the processing challengesand a study of the state of the art. Then, we present a novel approach based on a top-down parsing of the lexical information. We also outline the archiecture of the resulting system, called GROBID-Dictionaries, and the methodology we followed to close the gap between the conception of the system and its applicability to real-world scenarios.After that, we draw the landscape of the leading standards for structured lexical resources. In addition, we provide an analysis of two ongoing initiatives, TEI-Lex-0 and LMF, that aim at the unification of modelling the lexical information in print and electronic dictionaries. Based on that, we present a serialisation format that is inline with the schemes of the two standardisation initiatives and fits the approach implemented in our parsing system.After presenting the parsing and standardised serialisation facets of our lexical models, we provide an empirical study of their performance and behaviour. The investigation is based on a specific machine learning setup andseries of experiments carried out with a selected pool of varied dictionaries.We try in this study to present different ways for feature engineering and exhibit the strength and the limits of the best resulting models. We also dedicate two series of experiments for exploring the scalability of our models with regard to the processed documents and the employed machine learning technique.Finally, we sum up this thesis by presenting the major conclusions and opening new perspectives for extending our investigations in a number of research directions for parsing entry-based documents.; Les dictionnaires peuvent être considérés comme le réservoir le plus compréhensible de connaissances humaines, qui contiennent non seulement la description lexicale des mots dans une ou plusieurs langues, mais aussi la conscience commune d’une certaine communauté sur chaque élément de connaissance connu dans une période de temps donnée. Les dictionnaires imprimés sont les principales ressources qui permettent la documentation et le transfert de ces connaissances. Ils existent déjà en grand nombre, et de nouveaux dictionnaires sont continuellement compilés.Cependant, la majorité de ces dictionnaires dans leur version numérique n’est toujours pas structurée en raison de l’absence de méthodes et de techniques évolutives pouvant couvrir le nombre du matériel croissant et sa variété. En outre, les ressources structurées existantes, relativement peu nombreuses, présentent des alternatives d’échange et de recherche limitées, en raison d’un sérieux manque de synchronisation entre leurs schémas de structure.Dans cette thèse, nous abordons la tâche d’analyse des informations lexicales dans les dictionnaires imprimés en construisant des modèles qui permettent leur structuration automatique. La résolution de cette tâche va depair avec la recherche d’une sortie standardisée de ces modèles afin de garantir une interopérabilité maximale entre les ressources et une facilité d’utilisation pour les tâches en aval.Nous commençons par présenter différentes classifications des ressources dictionnaires pour délimiter les catégories des dictionnaires imprimés sur lesquelles ce travail se focalise. Ensuite, nous définissions la tâche d’analyse en fournissant un aperçu des défis de traitement et une étude de l’état de l’art.Nous présentons par la suite une nouvelle approche basée sur une analyse en cascade de l’information lexicale. Nous décrivons également l’architecture du système résultant, appelé GROBID-Dictionaries, et la méthodologie quenous avons suivie pour rapprocher la conception du système de son applicabilité aux scénarios du monde réel.Ensuite, nous prestons des normes clés pour les ressources lexicales structurées. En outre, nous fournissons une analyse de deux initiatives en cours, TEI-Lex-0 et LMF, qui visent à unifier la modélisation de l’information lexicale dans les dictionnaires imprimés et électroniques. Sur cette base, nous présentons un format de sérialisation conforme aux schémas des deux initiatives de normalisation et qui est assorti à l’approche développée dans notresystème d’analyse lexicale.Après avoir présenté les facettes d’analyse et de sérialisation normalisées de nos modèles lexicaux, nous fournissons une étude empirique de leurs performances et de leurs comportements. L’étude est basée sur une configuration spécifique d’apprentissage automatique et sur une série d’expériences menées avec un ensemble sélectionné de dictionnaires variés. Dans cette étude, nous essayons de présenter différentes manières d’ingénierie des caractéristiques et de montrer les points forts et les limites des meilleurs modèles résultants. Nous consacrons également deux séries d’expériences pour explorer l’extensibilité de nos modèles en ce qui concerne les documents traités et la technique d’apprentissage automatique employée.Enfin, nous clôturons cette thèse en présentant les principales conclusions et en ouvrant de nouvelles perspectives pour l’extension de nos investigations dans un certain nombre de directions de recherche pour l’analyse des documents structurés en un ensemble d’entrées.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Other literature type , Preprint 2021 France FrenchHAL CCSD ANR | TransferS, ANR | Tr-Litterae, ANR | PSLAuthors: Massot, Marie-Laure; Tricoche, Agnès;Massot, Marie-Laure; Tricoche, Agnès;This article presents a study of the French-speaking digital humanities. It is based on the experience of two research engineers from the French National Center for Scientific Research (CNRS) who have been studying these issues for the last ten years. They conducted a survey at the École Normale Supérieure (ENS-Paris) which enabled them to draw up an overview of the transformation of the profession of humanities and social sciences research engineers in the context of the digital humanities. The Digit_Hum initiative, which they run in parallel with their respective activities at the ENS, also provided information for this overview thanks to its role as a space for discussion about the digital humanities along with training and structuring of this field at the ENS and the Université Paris Sciences & Lettres (PSL). Cet article est une réflexion sur les humanités numériques en contexte francophone. Elle s’appuie sur l'expérience de deux ingénieures du Centre National de la Recherche Scientifique travaillant sur ces questions depuis une dizaine d'années. À travers l'enquête qu'elles ont menée à l'École normale supérieure (ENS-Paris), elles dressent un panorama de la transformation du métier d'ingénieur(e) en sciences humaines et sociales dans le contexte des humanités numériques. L'initiative Digit_Hum, qu'elles animent en parallèle de leurs activités respectives à l'École, nourrit également ce témoignage en constituant un espace de discussions, de formations et de structuration des humanités numériques au sein de l'ENS et de l’Université Paris Sciences & Lettres.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Article 2014 EnglishACEDLE ANR | ORTOLANGAuthors: Jean-Marie Pierrel;Jean-Marie Pierrel;Dans cet article nous présentons l'infrastructure Equipex Ortolang (Open Resources and Tools for LANGuage / Outils et Ressources pour un Traitement Optimisé de la LANGue : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du Programme d'Investissements d'Avenir (PIA) lancé par le gouvernement français.S'appuyant entre autres sur l'existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d'assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.Après avoir rappelé les motivations d'un tel projet, son originalité et son caractère novateur, nous présenterons les principales caractéristiques d'Ortolang, ses objectifs et ses missions, l'infrastructure logicielle et matérielle de la plateforme puis les moyens mis en œuvre, avant de conclure en indiquant comment suivre et contribuer au projet. This paper presents the infrastructure for the Equipex Ortolang (Open Resources and Tools for LANGuage / Outils et Ressources pour un Traitement Optimisé de la LANGue : www.ortolang.fr) which is currently being developed as part of the French government's Investments for the Future programme.Drawing on existing resources such as the CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales: www.cnrtl.fr) and SLDR (Speech and Language Data Repository: http://sldr.org/), the infrastructure is designed for the long-term management, sharing and dissemination of linguistic resources including corpora, dictionaries, lexicons and language processing tools, with a particular focus on French and other languages in France.The paper briefly presents the rationale behind such an original and ground-breaking project, then describes the main characteristics and goals of Ortolang, the platform hardware and software as well as the means available, before concluding with planned future developments and an invitation to contribute to the project.
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For further information contact us at helpdesk@openaire.eudescription Publicationkeyboard_double_arrow_right Other literature type 2014 FrenchHAL CCSD ANR | REANALYSEAuthors: Duchesne, Sophie; Garcia, Guillaume;Duchesne, Sophie; Garcia, Guillaume;Ce texte rend compte du projet de construction d'une banque d'enquêtes qualitatives mis en œuvre par les auteurs avec l'équipe qualitative du Centre de données sociopolitiques (UMS NRS/Sciences Po). Il relate les tensions entre les logiques patrimoniale et scientifique que combine le projet et prend position pour l'usage scientifique de cet équipement. Il souligne la difficulté de construire un équipement pérenne à une période où la recherche est essentiellement financée par contrat et appel à projets.
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International audience; Dans cet article nous présentons l'infrastructure Equipex Ortolang49 (Open Resources and Tools for LANGuage / Outils et Ressources pour un Traitement Optimisé de la LANGue : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du Programme d'Investissements d'Avenir (PIA) lancé par le gouvernement français.S'appuyant entre autres sur l'existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d'assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.Après avoir rappelé les motivations d'un tel projet, son originalité et son caractère novateur, nous présenterons les principales caractéristiques d'Ortolang, ses objectifs et ses missions, l'infrastructure logicielle et matérielle de la plateforme puis les moyens mis en oeuvre, avant de conclure en indiquant comment suivre et contribuer au projet.
Recherches en didact... arrow_drop_down Recherches en didactique des langues et des culturesArticleLicense: cc-by-nc-ndData sources: UnpayWalladd ClaimPlease grant OpenAIRE to access and update your ORCID works.This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.
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