Gérer le "bruit" dans les corpus en textométrie - HAL Accéder directement au contenu
Communication dans un congrès Année : 2023

Gérer le "bruit" dans les corpus en textométrie

Résumé

L'exposé rend compte du cheminement adopté pour gérer différents types de "bruit" dans des corpus de données textuelles, tels que des erreurs d'étiquetage morphosyntaxique automatique, des erreurs de transcription automatique de la parole, ou encore une analyse portant sur des informations éparses et variables. Les nouvelles possibilités d'annotation semi-automatique des corpus offrent une voie séduisante pour corriger et affiner ses données, mais une réflexion préalable est nécessaire pour que cette annotation soit fructueuse. Finalement, en pratique, il s'agit peut-être moins de chercher à éliminer tout bruit, que d'apprivoiser le bruit : apprendre à oeuvrer avec lui à toutes les étapes du travail de recherche.
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halshs-04127640, version 1 (14-06-2023)

Licence

Paternité - CC BY 4.0

Identifiants

  • HAL Id : halshs-04127640 , version 1

Citer

Bénédicte Pincemin. Gérer le "bruit" dans les corpus en textométrie : Retour d'expérience et propositions. Journée d'étude "Bruit de fond ou valeur ajoutée? Gérer le bruit lors des traitements informatiques des corpus linguistiques", Université Grenoble Alpes; Università di Roma La Sapienza, Apr 2023, Grenoble, France. ⟨halshs-04127640⟩
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Dernière date de mise à jour le 28/04/2024
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