TAL et Littérature comparée. Détection ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
TAL et Littérature comparée. Détection automatique des correspondances textuelles entre les réécritures d'un mythe
Auteur(s) :
Suchecka, Karolina [Auteur]
Analyses littéraires et histoire de la langue - ULR 1061 [ALITHILA]
Gasiglia, Nathalie [Auteur]
Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 [STL]
Analyses littéraires et histoire de la langue - ULR 1061 [ALITHILA]
Gasiglia, Nathalie [Auteur]

Savoirs, Textes, Langage (STL) - UMR 8163 [STL]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
Estève, Yannick
Jiménez, Tania
Parcollet, Titouan
Zanon Boito, Marcely
Jiménez, Tania
Parcollet, Titouan
Zanon Boito, Marcely
Titre de la manifestation scientifique :
Traitement Automatique des Langues Naturelles
Ville :
Avignon
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2022
Titre de l’ouvrage :
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier TAL et Humanités Numériques (TAL-HN)
Éditeur :
ATALA
Date de publication :
2022
Mot(s)-clé(s) :
TextPAIR
Tracer
XML-TEI
série traductive
intertextualité quantitative
visualisation de données
graphes de connaissance.
Tracer
XML-TEI
série traductive
intertextualité quantitative
visualisation de données
graphes de connaissance.
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]
Résumé :
L’idée de pouvoir détecter automatiquement des relations intertextuelles est stimulante, pour la recherche littéraire et linguistique, et pour l’édition numérique. Cependant, si les logiciels employés pour notre projet, ...
Lire la suite >L’idée de pouvoir détecter automatiquement des relations intertextuelles est stimulante, pour la recherche littéraire et linguistique, et pour l’édition numérique. Cependant, si les logiciels employés pour notre projet, TextPAIR et Tracer, sont très performants pour les correspondances proches, grâce à des techniques de l’intelligence artificielle, ils ne détectent pas (bien) des réutilisations et évocations plus complexes. Nous proposons d’améliorer les résultats en faisant coopérer l’herméneutique spécifique des études littéraires avec des méthodes talistes, linguistiques et informatiques. Nous rencontrons toutefois quelques difficultés en traitant notre corpus avec des outils du TAL.Lire moins >
Lire la suite >L’idée de pouvoir détecter automatiquement des relations intertextuelles est stimulante, pour la recherche littéraire et linguistique, et pour l’édition numérique. Cependant, si les logiciels employés pour notre projet, TextPAIR et Tracer, sont très performants pour les correspondances proches, grâce à des techniques de l’intelligence artificielle, ils ne détectent pas (bien) des réutilisations et évocations plus complexes. Nous proposons d’améliorer les résultats en faisant coopérer l’herméneutique spécifique des études littéraires avec des méthodes talistes, linguistiques et informatiques. Nous rencontrons toutefois quelques difficultés en traitant notre corpus avec des outils du TAL.Lire moins >
Langue :
Français
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Nationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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