Corpus-based resources in conversation: Learning with the multimodal concordancer of the FLEURON database

Biagio Ursi

Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Corpus-based resources in conversation: Learning with the multimodal concordancer of the FLEURON database

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Biagio Ursi

Fonction : Auteur
PersonId : 8683
IdHAL : biagio-ursi
ORCID : 0000-0001-7067-3831
IdRef : 231658745

Analyse et Traitement Informatique de la Langue Française

Interactions, Corpus, Apprentissages, Représentations

CV

Mots clés

Conversation analysis Multimodality French as a Foreign Language Concordancer Data-driven learning Interactional corpora Digital platforms

Plateformes numériques Analyse conversationnelle Multimodalité Français Langue Etrangère FLE Concordancier Apprentissage sur corpus Corpus de langue parlée en interaction

Domaines

Linguistique Sciences de l'Homme et Société Education

Biagio Ursi : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-02899217

Soumis le : mercredi 15 juillet 2020-01:31:04

Dernière modification le : mardi 12 novembre 2024-15:20:06

Dates et versions

hal-02899217 , version 1 (15-07-2020)

Identifiants

HAL Id : hal-02899217 , version 1

Citer

Biagio Ursi. Corpus-based resources in conversation: Learning with the multimodal concordancer of the FLEURON database. Teaching and Language Corpora Conference - TaLC2020, Henry Tyne, Jul 2020, Perpignan, France. ⟨hal-02899217⟩

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