Identification d’occurrences de candidats termes dans des articles scientifiques - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue CORELA - COgnition, REprésentation, LAngage Année : 2022

Identification d’occurrences de candidats termes dans des articles scientifiques

Résumé

Cet article compare deux campagnes d’annotation successives visant l’identification manuelle des occurrences de candidats termes relevant de la discipline scientifique dans laquelle s’inscrit l’article. Les deux campagnes se distinguent par leurs objectifs. La première visait l’enrichissement de terminologies existantes. La seconde avait le double objectif de comparer plusieurs environnements d’annotation (BRAT, GATE, GLOZZ) et de mesurer la difficulté de la tâche d’annotation en sciences humaines et sociales (SHS) par rapport aux sciences dites exactes. Les corpus produits ne permettant pas de comparer les deux campagnes directement, nous les exploitons comme corpus d’apprentissage dans une tâche test qui consiste à automatiser l’annotation manuelle. L’objectif est de savoir si le corpus de la seconde campagne permet d’augmenter les performances de la tâche test par rapport à celui de la première campagne.

Domaines

Linguistique

Dates et versions

hal-03776527 , version 1 (13-09-2022)

Identifiants

Citer

Laurence Kister, Evelyne Jacquey. Identification d’occurrences de candidats termes dans des articles scientifiques. CORELA - COgnition, REprésentation, LAngage, 2022, 20 (1), ⟨10.4000/corela.14874⟩. ⟨hal-03776527⟩
22 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More