MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008250760

The European Parliament Interpreting Corpus (EPIC): implementation and developments

2012· book-chapter· en· W3008250760 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParliamentEPICPolitical scienceComputer scienceNatural language processingLiteratureLawArtPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The call for the creation of corpora in Interpreting Studies that could be queried by means of Corpus Linguistics tools was first made by Shlesinger (1998) over a decade ago. However, only recently has this need started to be met. The European Parliament Interpreting Corpus (EPIC) is one of the first machine-readable corpora to be openly accessible in the field of Interpreting Studies. It was created in 2004/2006 by the Directionality Research Group of the University of Bologna at Forlì, and consists of 9 sub-corpora in total: three sub-corpora of source language speeches (Italian, English and Spanish) and six sub-corpora of simultaneously interpreted speeches, thus comprising all possible directions and combinations of the three languages involved (Monti et al. 2005, Sandrelli et al.. 2010). At present, the corpus includes only a small part of all the recorded material, which is stored in the EPIC Multimedia Archive.
\nThe present paper describes the steps undertaken to create the corpus and the ongoing developments to further expand it and improve its structure. Firstly, the methodology used for user-friendly data collection and transcription and for the part-of-speech (POS) tagging and lemmatisation of this open corpus will be described; then, the web-interface developed to carry out simple and advanced queries on-line will be illustrated (see http://sslmitdev-online.sslmit.unibo.it/corpora/corporaproject.php?path=E.P.I.C.). Examples of the corpus-based studies carried out so far will be provided (Russo et al 2006, Bendazzoli et al 2011) and a special emphasis will be placed on the great potential of EPIC as a pedagogical and research tool in interpreter training. Interpreting students can transcribe and analyse part of the recorded material stored in the EPIC Multimedia Archive in their graduation dissertations, thus taking advantage of a unique opportunity to reflect upon real-life professional interpreting performances and upon their own learning process. Finally, ongoing developments and future steps will be discussed: text-to-sound and source text-to-target text alignment procedures are currently being tested, so as to make EPIC a more powerful resource to be explored by the interpreting research community
\n
\n
\nReferences
\nBENDAZZOLI, C., SANDRELLI, A. AND M. RUSSO (2011) “Disfluencies in simultaneous interpreting: a corpus-based analysis”, in A. Kruger, K. Walmach and J. Munday (eds.) Corpus-based Translation Studies: Research and Applications, London /New York: Continuum, 282-306.
\nMONTI, C., BENDAZZOLI, C., SANDRELLI A. AND M. RUSSO (2005) “Studying Directionality in Simultaneous Interpreting through an Electronic Corpus: EPIC (European Parliament Interpreting Corpus)” paper presented at the International Symposium “Pour une traductologie proactive” organised for the 50° anniversary of META, University of Montreal, 6th-9th April 2005, (vol 50:4). Online: http://www.erudit.org/revue/meta/2005/v50/n4/019850ar.pdf
\nRUSSO, M., BENDAZZOLI, C. E A. SANDRELLI (2006) "Looking for Lexical Patterns in a Trilingual Corpus of Source and Interpreted Speeches: Extended Analysis of EPIC (European Parliament Interpreting Corpus)", Forum, vol. 4:1, 221-254.
\nSANDRELLI, A., BENDAZZOLI, C. AND M. RUSSO (2010) “European Parliament Interpreting Corpus (EPIC): Methodological issues and preliminary results on lexical patterns in SI”, International Journal of Translation 22 (1-2), 165-203.
\nSHLESINGER, M. (1998): “Corpus-based interpreting studies as an offshoot of corpus-based translation studies”, META, 43-4, pp. 486-493.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle