Annotation-based Digital Text Corpora Analysis within the TXM Platform - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Annotation-based Digital Text Corpora Analysis within the TXM Platform

Résumé

This paper presents new developments in the TXM textual corpora analysis platform (http://textometrie.org) towards direct text annotation functionalities. Some annotations are related to a web based external historic ontology called SyMoGIH and others to co-reference information between words or to word properties like part of speech or lemma. The paper discusses the methodological stakes of unifying in a single framework the production and the analysis those annotations with the traditional ones already available in TXM corresponding to the XML markup of the text sources and to the linguistic annotations automatically added to texts by NLP tools.
Cet article présente les nouveaux développements de la plateforme d'analyse de corpus textuels TXM (http://textometrie.org) vers des fonctionnalités d’annotation textuelle directe. Certaines annotations sont liées à une ontologie historique externe appelée SyMoGIH, d’autres à l’encodage de liens de co-référence entre mots d’un texte et les dernières à des propriétés de mots telles que leur catégorie grammaticale ou leur lemme. L’article discute les enjeux méthodologiques d’une unification de la production et de l’analyse d’annotations au sein de la plateforme au regard des systèmes d’annotation traditionnels déjà exploités par TXM comme le balisage XML TEI des sources textuelles et les annotations linguistiques ajoutées automatiquement aux textes par les outils de TAL.
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Dates et versions

hal-02015898 , version 1 (12-02-2019)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-02015898 , version 1

Citer

Serge Heiden. Annotation-based Digital Text Corpora Analysis within the TXM Platform. 14th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data / 14es Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles (JADT 2018), DII– Department of Enterprise Engineering “Mario Lucertini” Tor Vergata University; DSS– Department of Statistical Sciences, Sapienza University, Rome, Jun 2018, Rome, Italy. pp.367-374. ⟨hal-02015898⟩
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