Module NooJ du français. Traitement automatique de corpus de français parlé régional
Bibliographic record
Abstract
Le traitement automatique des corpus oraux est en plein essor. L’intérêt gagne du terrain, mais les outils restent rares. Dans notre article, nous présentons un outil que nous avons développé pour l’analyse de corpus oraux spontanés en français acadien. Ces variétés de français parlées dans les Provinces maritimes du Canada ont trois niveaux de traits caractéristiques : elles sont orales, régionales et mixtes. Notre défi fut celui d’adapter et de créer un module NooJ acadien qui permette le traitement d’un corpus présentant de telles spécificités. Nous présentons ici trois solutions développées avec NooJ : 1) la configuration d’un dictionnaire qui permette la reconnaissance orthographique et lexicale de mots présentant des traits à la fois de français standard, d’acadien traditionnel et de l’anglais ou du vernaculaire; 2) les grammaires développées pour l’analyse des traits morphologiques de la flexion nominale et verbale; 3) un graphe de désambiguïsation pour a, qui représente non seulement la 3e personne du singulier du présent du verbe avoir, mais aussi la 3e personne du pronom personnel féminin singulier en français acadien.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".