#GraphPoem : Holisme analytique-créatif, le genre D(H) et la performance informatique subversive
Notice bibliographique
Résumé
Lancé il y a 13 ans, le projet Graph Poem utilise le traitement automatique du langage naturel (TALN) et la théorie des graphes pour développer une approche holistique de la poésie. L’holisme signifie ici deux choses : premièrement, une couverture progressive et continuellement affinée de « toutes » les caractéristiques poétiques du point de vue TALN et, deuxièmement, la vision de la poésie dans l’espace numérique comme un phénomène intégral de médias, d’inscription et de performativité. Ce dernier point est particulièrement mis en évidence dans le cadre des événements de poésie performative informatique #GraphPoem, où l’on constate que l’holisme instancie une poétique analytique-créative. Sans doute cette poétique fait-elle de la poésie un genre D(H), c’est-à-dire un genre représentatif d’un spectre d’activités, de réalités et de préoccupations allant de l’espace numérique en général au numérique en particulier, en passant par les humanités numériques, la datafication ou la création et/ou la préservation du patrimoine numérique. Ce large éventail et la vision analytique et créative qui le sous-tend sont également manifestes dans d’autres initiatives liées au projet, notamment l’analyse et l’expansion automatiques de corpus de poésie, les anthologies de poésie assemblées par ordinateur et la traduction algorithmique. La traduction algorithmique est en soi un concept riche qui informe sur la traduction de la poésie en langage naturel ou de programmation, la traduction d’algorithmes, la création de nouveaux algorithmes pour transcréer la poésie, etc. Certains d’entre eux font également partie des performances #GraphPoem, dont la description des trois plus récentes (présentées au DHSI — Digital Humanities Summer Institute) donne lieu à des réflexions sur les valeurs pertinentes pour la communauté et sur les aspects subversifs de tels événements, pour lesquels nous avons précédemment proposé le terme de « data-commoning webformance ».
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».