Proceedings of the Joint SIGHUM Workshop on Computational Linguistics for Cultural Heritage, Social Sciences, Humanities and Literature
Notice bibliographique
Résumé
A lot of interesting work revolves around the computational analysis of prose.We have papers which present tools for scholars in Digital Humanities, and more specific studies of certain phenomena or of particular novels.Andre Blessing, Nora Echelmeyer, Markus John and Nils Reiter present an endto-end environment intended to help analyze relations between entities in a document in a principled way.Evgeny Kim, Sebastian Padó and Roman Klinger adopt lexicon-based methods to the study of the emotional trajectory of novels, and compare their findings across five genres.Stefania Degaetano-Ortlieb and Elke Teich outline a generic data-driven method of tracking intra-textual variation, showing how information-theoretic measures allow the detection of both topical and stylistic patterns of variation.Liviu Dinu and Ana Sabina Uban verify if characters of a given novel are believable, using methods established in the authorship attribution community.They present the preliminary results for the novel Les Liaisons Dangereuses.Conor Kelleher and Mark Keane describe an experiment in distant reading applied to a post-modern novel with non-linear structure, Wittgenstein's Mistress by David Markson.The paper contrasts the analysis which arises from the distant read with David Foster Wallace's "manual" analysis.A good portion of our workshop is devoted to historical, low-resource or non-standard languages.Amrith Krishna, Pavankumar Satuluri and Pawan Goyal write about challenges of working with Sanskrit manuscripts.They release a dataset for the segmentation of Sanskrit words.Nina Seemann, Marie-Luis Merten, Michaela Geierhos, Doris Tophinke and Eyke Hüllermeier share the experience of annotating texts in Middle Low German.It turns out that the process is fraught with uncertainties; the Authors discuss them and describe lessons learned.Next, we have a paper by Maria Sukhareva, Francesco Fuscagni, Johannes Daxenberger, Susanne Görke, Doris Prechel and Iryna Gurevych.In their experiments, they apply distant supervision to the building of a part-of-speech tagger for Hittite.Unsurprisingly, no annotated corpora exist for this ancient language.iii Émilie Pagé-Perron, Maria Sukhareva (yes!), Ilya Khait and Christian Chiarcos are no less ambitious.They describe experiments in machine translation of Sumerian texts of an administrative or legal nature.The aim is to make those texts available to a wider audience.Géraldine Walther and Benoît Sagot talk about a productive synergy between fully manual and semi-automatic process when building a corpus of Romansh Tuatschin, a dialect of one of the official languages in southwestern Switzerland.Two more papers complete this palette of topics.Maria Pia di Buono proposes an ontology-based method of extracting nominal compounds in the domain of cultural heritage.Maciej Ogrodniczuk and Mateusz Kopeć explore modern political discourse in the context of Twitter.They present a series of experiments in on-the-fly analysis of the lexical, topical and visual aspects of political tweets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,041 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».