cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.82270/corea2d/v1
title: CoReA2D

description: 


	
	
	
	Le corpus CoReA2D est le résultat d'une opération de recherche éponyme visant à projeter des ressources existantes de niveaux lexical et/ou phraséologique sur des données textuelles disponibles afin de les enrichir et d'y rendre possible toutes sortes d'exploration visant par exemple à l'extraction et à la structuration de connaissances, ou encore à la classification et l'indexation de documents.La projection de ressources dans un document génère de nombreuses ambiguïtés au niveau des vocables. L'expérimentation réalisée s'est appuyée sur trois outils existants : BRAT, GATE et GLOZZ.Le corpus annoté produit est le résultat de cette expérience. Il comporte 89 résumés d'articles scientifiques issus du projet TermITH. Ils concernent deux disciplines des sciences humaines et sociales, l'archéologie et la linguistique, et une discipline relevant des sciences exactes à titre de comparaison, la chimie. Les résumés ont été enrichis en occurrences de termes des disciplines associées et en occurrences du lexique scientifique transdisciplinaire.Deux versions sources sont disponibles pour ces données : une version XML TEI et une version TXM compatible avec la version 8.1 du logiciel TXM.p { font-family: "Latin Modern Sans", sans-serif; font-size: 11pt; line-height: 120%; text-align: justify; margin-bottom: 0.25cm; background: transparent }
DOI: 10.82270/lst
title: Corpus Langue des signes Tunisienne

description: Ce présent corpus contient dix discours narratifs en LST/t
(Langue des signes Tunisienne pratiquée dans la ville de Tunis).  Ces données ont été enregistrés dans le cadre
du master de recherche de Fadwa Mhimdi (Master soutenue en 2020) intitulé étude
descriptive sociolinguistique de LS tunisienne qui a pour objectif de décrire la structure
de LST et montrer qu’au-delà de ces caractéristiques en tant qu’une langue de petite
diffusion « non reconnu », LST est un carrefour des LS.  

Ce corpus est réalisé dans la ville de Tunis par des
locuteurs sourds représentant la communauté sourde dans son ensemble. Le choix
de locuteurs a été mené suivant les critères suivants : le sexe, l’âge ,
la profession et le niveau de la surdité  ce qui  permet
de donner une vue d’ensemble et  de
distinguer les variations linguistiques dans le discours narratif des sourds
tunisois.
DOI: 10.82270/corea2d
title: CoReA2D

description: 


	
	
	
	Le corpus CoReA2D est le résultat d'une opération de recherche éponyme visant à projeter des ressources existantes de niveaux lexical et/ou phraséologique sur des données textuelles disponibles afin de les enrichir et d'y rendre possible toutes sortes d'exploration visant par exemple à l'extraction et à la structuration de connaissances, ou encore à la classification et l'indexation de documents.La projection de ressources dans un document génère de nombreuses ambiguïtés au niveau des vocables. L'expérimentation réalisée s'est appuyée sur trois outils existants : BRAT, GATE et GLOZZ.Le corpus annoté produit est le résultat de cette expérience. Il comporte 89 résumés d'articles scientifiques issus du projet TermITH. Ils concernent deux disciplines des sciences humaines et sociales, l'archéologie et la linguistique, et une discipline relevant des sciences exactes à titre de comparaison, la chimie. Les résumés ont été enrichis en occurrences de termes des disciplines associées et en occurrences du lexique scientifique transdisciplinaire.Deux versions sources sont disponibles pour ces données : une version XML TEI et une version TXM compatible avec la version 8.1 du logiciel TXM.p { font-family: "Latin Modern Sans", sans-serif; font-size: 11pt; line-height: 120%; text-align: justify; margin-bottom: 0.25cm; background: transparent }
DOI: 10.82270/electrotechnique
title: Vocabulaire d'Electrotechnique-Electroénergétique

description: 
          
                        Cette ressource terminologique est issue 
d'un vocabulaire contrôlé utilisé de 1972 à 2015 pour l'indexation des 
références bibliographiques de la base de données PASCAL de l'Inist (http://pascal-francis.inist.fr/), dans les domaines de l'électrotechnique et de l'électroénergétique. Elle est alignée avec wikidata.
                        Elle contient 6630 entrées regroupées en 34 collections.
DOI: 10.82270/electrotechnique/v1.0
title: Vocabulaire d'Electrotechnique-Electroénergétique

description: 
          
                        Cette ressource terminologique est issue 
d'un vocabulaire contrôlé utilisé de 1972 à 2015 pour l'indexation des 
références bibliographiques de la base de données PASCAL de l'Inist (http://pascal-francis.inist.fr/), dans les domaines de l'électrotechnique et de l'électroénergétique. Elle est alignée avec wikidata.
                        Elle contient 6630 entrées regroupées en 34 collections.
DOI: 10.82270/korpora/v1
title: BusiReden

description: 



Le corpus BusiReden contient le script de 20
discours prononcés par les dirigeant|e|s de 15 entreprises entre 1978 et 1999. Il est une version aménagée du
corpus BusiOld (House, 2011) provenant de l'archive
HZSK repository de l'université de Hambourg (Allemagne), accessible via CLARIN
Service Provider Federation. 
Les textes fournis par Juliane House ont été rassemblés dans un seul fichier XML et structurés à l'aide d'une balise renseignant sur le nom de l'entreprise
à laquelle est attribué le discours : lt; company
name="Henkel"gt;. Cet ajout permet d'analyser chaque discours de fin
d'année séparément ou regroupé avec d'autres. Si l'on dispose de deux textes
pour une même entreprise, la mention "text1", "text2" complète
son nom : lt; company name="Allianz text1"gt;. Le fichier XML
ainsi qu'un fichier CSV renseignant sur les métadonnées du fichier ont été
implémentés dans TXM (Heiden et al., 2010).

Lors de l'import, les formes ont été automatiquement
annotées au niveau des classes de mots par le TreeTagger (Schmid 1994). Les erreurs constatées (par
exemple celles concernant les noms communs à étiqueter comme noms propres) ont
été rectifiées manuellement à l'aide de l'extension URS disponible sur TXM (Decorde et al., 2019).Références
  Decorde, M. et al. (2019) ‘Annotation URS (Unité-Relation-Schéma) version 1.0’. Edited by S. Heiden. Available at: https://www.lattice.cnrs.fr/democrat/files/txm-manual-urs-extension-v1.0.pdf.
  

  Heiden, S., Magué, J.-P. and Pincemin, B. (2010) ‘TXM : Une plateforme logicielle open-source pour la textométrie - conception et développement’, in Proceedings of 10th International Conference Journées d’Analyse statistique des Données Textuelles. 10th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data - JADT 2010, Edizioni Universitarie di Lettere Economia Diritto, pp. 1021–1032. Available at: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00549779/document (Accessed: 30 November 2018).
  

  House, J. (2011) ‘Covert translation: Business Communication (new). Version 0.2.’ Available at: https://corpora.uni-hamburg.de/hzsk/en/islandora/object/text-corpus%3Actwirtalt-0.2 (Accessed: 20 December 2021).
  Schiller, A., Teufel, S. and Stockert, C. (1995) ‘Vorläufige Guidelines für das Tagging deutscher Textcorpora mit STTS’. Available at: https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/data/stts_guide.pdf.
DOI: 10.82270/corpus-disreg/v2
title: Corpus DisReg

description: Enregistrements vidéos d'étudiant.es francophones de la Sorbonne Nouvelle agé.es de 18 à 22 ans.Interactions face à face semi-spontanées, et présentations individuelles en classe.
DOI: 10.82270/korpora
title: BusiReden

description: 



Le corpus BusiReden contient le script de 20
discours prononcés par les dirigeant|e|s de 15 entreprises entre 1978 et 1999. Il est une version aménagée du
corpus BusiOld (House, 2011) provenant de l'archive
HZSK repository de l'université de Hambourg (Allemagne), accessible via CLARIN
Service Provider Federation. 
Les textes fournis par Juliane House ont été rassemblés dans un seul fichier XML et structurés à l'aide d'une balise renseignant sur le nom de l'entreprise
à laquelle est attribué le discours : lt; company
name="Henkel"gt;. Cet ajout permet d'analyser chaque discours de fin
d'année séparément ou regroupé avec d'autres. Si l'on dispose de deux textes
pour une même entreprise, la mention "text1", "text2" complète
son nom : lt; company name="Allianz text1"gt;. Le fichier XML
ainsi qu'un fichier CSV renseignant sur les métadonnées du fichier ont été
implémentés dans TXM (Heiden et al., 2010).

Lors de l'import, les formes ont été automatiquement
annotées au niveau des classes de mots par le TreeTagger (Schmid 1994). Les erreurs constatées (par
exemple celles concernant les noms communs à étiqueter comme noms propres) ont
été rectifiées manuellement à l'aide de l'extension URS disponible sur TXM (Decorde et al., 2019).Références
  Decorde, M. et al. (2019) ‘Annotation URS (Unité-Relation-Schéma) version 1.0’. Edited by S. Heiden. Available at: https://www.lattice.cnrs.fr/democrat/files/txm-manual-urs-extension-v1.0.pdf.
  

  Heiden, S., Magué, J.-P. and Pincemin, B. (2010) ‘TXM : Une plateforme logicielle open-source pour la textométrie - conception et développement’, in Proceedings of 10th International Conference Journées d’Analyse statistique des Données Textuelles. 10th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data - JADT 2010, Edizioni Universitarie di Lettere Economia Diritto, pp. 1021–1032. Available at: https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00549779/document (Accessed: 30 November 2018).
  

  House, J. (2011) ‘Covert translation: Business Communication (new). Version 0.2.’ Available at: https://corpora.uni-hamburg.de/hzsk/en/islandora/object/text-corpus%3Actwirtalt-0.2 (Accessed: 20 December 2021).
  Schiller, A., Teufel, S. and Stockert, C. (1995) ‘Vorläufige Guidelines für das Tagging deutscher Textcorpora mit STTS’. Available at: https://www.cis.uni-muenchen.de/~schmid/tools/TreeTagger/data/stts_guide.pdf.
DOI: 10.82270/corpus-disreg/v3
title: Corpus DisReg

description: Le corpus DisReg a été collecté en 2018 dans le cadre d'un travail de thèse (Kosmala, 2021). Il comporte des vidéos de 12 étudiants et étudiantes francophones, de la Sorbonne Nouvelle, âgé·es de 18 à 22 ans, filmé·es dans deux situations différentes. Le corpus sélectionné contient d’une part des enregistrements faits en classe lors de présentations orales notées d’étudiant·es dans un cadre formel et institutionnel, et d’autre part des conversations semi-dirigées entre ces mêmes étudiant·es dans un cadre plus informel. Pour les enregistrements en classe, les étudiant.e.s étaient filmé.es lors de présentations orales en littérature française et comparée. Ces présentations étaient notées par l'enseignant, et les étudiant.e.s avaient préparé la présentation à la maison. Pour les enregistrements en situation de conversation, les mêmes étudiant.e.s étaient filmé.es par paire et devaient discuter de sujets variés écrits sur un bout de papier ("dernier film vu au cinéma, "annecdote marrante à l'université etc.) de manière spontanée, mais ils étaient également libres de parler de sujets divers. Ce corpus contient un échantillon de 1h08 (1590 mots). Les vidéos ont été transcrites et annotées avec le logiciel ELAN. Les annotations ont été effectuées au niveau des (dis)fluences (pauses, reprises, répétitions etc.) des différentes phases gestuelles du geste (preparation, stroke, hold, retraction), de la catégorie fonctionnelle du geste (pragmatic vs referential gesture), et de la direction du regard (gaze away, towards interlocutor, towards paper etc.). Il est important de noter que la grille d'annotation mise en place dans le cadre de ce projet a evolué ces dernières années, donc les catégories de codage et le vocabulaire contôlé n'est pas toujours le même à travers les vidéos.
DOI: 10.82270/corpus-disreg
title: Corpus DisReg

description: Le corpus DisReg a été collecté en 2018 dans le cadre d'un travail de thèse (Kosmala, 2021). Il comporte des vidéos de 12 étudiants et étudiantes francophones, de la Sorbonne Nouvelle, âgé·es de 18 à 22 ans, filmé·es dans deux situations différentes. Le corpus sélectionné contient d’une part des enregistrements faits en classe lors de présentations orales notées d’étudiant·es dans un cadre formel et institutionnel, et d’autre part des conversations semi-dirigées entre ces mêmes étudiant·es dans un cadre plus informel. Pour les enregistrements en classe, les étudiant.e.s étaient filmé.es lors de présentations orales en littérature française et comparée. Ces présentations étaient notées par l'enseignant, et les étudiant.e.s avaient préparé la présentation à la maison. Pour les enregistrements en situation de conversation, les mêmes étudiant.e.s étaient filmé.es par paire et devaient discuter de sujets variés écrits sur un bout de papier ("dernier film vu au cinéma, "annecdote marrante à l'université etc.) de manière spontanée, mais ils étaient également libres de parler de sujets divers. Ce corpus contient un échantillon de 1h08 (1590 mots). Les vidéos ont été transcrites et annotées avec le logiciel ELAN. Les annotations ont été effectuées au niveau des (dis)fluences (pauses, reprises, répétitions etc.) des différentes phases gestuelles du geste (preparation, stroke, hold, retraction), de la catégorie fonctionnelle du geste (pragmatic vs referential gesture), et de la direction du regard (gaze away, towards interlocutor, towards paper etc.). Il est important de noter que la grille d'annotation mise en place dans le cadre de ce projet a evolué ces dernières années, donc les catégories de codage et le vocabulaire contôlé n'est pas toujours le même à travers les vidéos.
DOI: 10.82270/lexique4linguists/v1
title: Lexique4linguists

description: Lexique4linguists fournit un
équivalent de la base de données lexicale du français Lexique dans sa version
la plus récente sous une forme plus adaptée aux besoins des linguistes. La base
de données est construite à partir des deux types d’unités lexicales
généralement reconnues et étudiées par les linguistes, à savoir les mots (ou
formes fléchies) et les lexèmes. Afin de répondre au mieux aux études de
morphologie flexionnelles, elle comprend un jeu de données spécifique sur le
modèle de la base de données Flexique en répertoriant pour chacune des trois catégories flexionnelles la liste de tous
les paradigmes attestés. En complément des lexiques, Lexique4linguists fournit
aussi le corpus complet dont sont extraites les données lexicales. Enfin, en
vue de faire de lexique4linguists une ressource linguistique généraliste, nous
avons complété la base de données en extrayant les ngrams de mots du corpus. L’ensemble
des ressources sont dans un format xml TEI, le classique de la TEI P5 pour les
textes et le format dérivé TEI-lex pour les lexiques et ngrams.ATTENTION: le corpus est en licence sans utilisation commerciale, conformément à la licence d'origine du corpus OpenSubtitles 2018.
DOI: 10.82270/lexique4linguists
title: Lexique4linguists

description: Lexique4linguists fournit un
équivalent de la base de données lexicale du français Lexique dans sa version
la plus récente sous une forme plus adaptée aux besoins des linguistes. La base
de données est construite à partir des deux types d’unités lexicales
généralement reconnues et étudiées par les linguistes, à savoir les mots (ou
formes fléchies) et les lexèmes. Afin de répondre au mieux aux études de
morphologie flexionnelles, elle comprend un jeu de données spécifique sur le
modèle de la base de données Flexique en répertoriant pour chacune des trois catégories flexionnelles la liste de tous
les paradigmes attestés. En complément des lexiques, Lexique4linguists fournit
aussi le corpus complet dont sont extraites les données lexicales. Enfin, en
vue de faire de lexique4linguists une ressource linguistique généraliste, nous
avons complété la base de données en extrayant les ngrams de mots du corpus. L’ensemble
des ressources sont dans un format xml TEI, le classique de la TEI P5 pour les
textes et le format dérivé TEI-lex pour les lexiques et ngrams.ATTENTION: le corpus est en licence sans utilisation commerciale, conformément à la licence d'origine du corpus OpenSubtitles 2018.
DOI: 10.82270/megalite
title: MEGALITE

description: Corpus littéraire en espagnol/français/portugais pour tâches de Traitement Automatique des Langues (Génération automatique de texte; Littérature comparée)Version filtré et lemmatiséeVersions en n-grammes trois fichiers (n=1,2,SU4)Version morphosyntaxique POS Embeddings pré-entraînés (word2vec)Les fichiers ont été compressés  en format .zip
DOI: 10.82270/megalite/v1
title: MEGALITE

description: Corpus littéraire en espagnol/français/portugais pour tâches de Traitement Automatique des Langues (Génération automatique de texte; Littérature comparée)Version filtré et lemmatiséeVersions en n-grammes trois fichiers (n=1,2,SU4)Version morphosyntaxique POS Embeddings pré-entraînés (word2vec)Les fichiers ont été compressés  en format .zip
DOI: 10.82270/covidis9
title: Covidis9 (Covid-19 : discours présidentiels)

description: 

















Le projet Covidis9 a pour objectif la constitution et la publication d'un corpus linguistique à partir des neuf
allocutions télévisées du président Emmanuel Macron, prononcées pendant la
crise sanitaire en 2020 et 2021 ("adresses aux Français", telles que diffusées sur le site de l’Elysée). Ce corpus intègre à la fois les transcriptions orthographiques, soumises à
une segmentation textuelle, mais aussi des métadonnées extraites des enregistrements audio numériques, eux soumis à une segmentation à partir du signal
acoustique. Successivement, les transcriptions ont fait l’objet d’un étiquetage
morpho-syntaxique, d’une lemmatisation et d’une annotation au niveau des
relations de dépendance. L'ensemble a été fusionné sous forme d'une base
textuelle selon un modèle de données associant des traits acoustiques,
prosodiques, (morpho-)syntaxiques et lexicaux, et permettant ainsi une
exploitation aussi bien par des logiciels textométriques que des outils d'analyse de la
parole.Remarque : dans sa première version, le corpus n'inclut pas la neuvième allocution du 9 novembre 2021.





@font-face
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	panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;
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DOI: 10.82270/covidis9/v1.0
title: Covidis9 (Covid-19 : discours présidentiels)

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Le projet Covidis9 a pour objectif la constitution et la publication d'un corpus linguistique à partir des neuf
allocutions télévisées du président Emmanuel Macron, prononcées pendant la
crise sanitaire en 2020 et 2021 ("adresses aux Français", telles que diffusées sur le site de l’Elysée). Ce corpus intègre à la fois les transcriptions orthographiques, soumises à
une segmentation textuelle, mais aussi des métadonnées extraites des enregistrements audio numériques, eux soumis à une segmentation à partir du signal
acoustique. Successivement, les transcriptions ont fait l’objet d’un étiquetage
morpho-syntaxique, d’une lemmatisation et d’une annotation au niveau des
relations de dépendance. L'ensemble a été fusionné sous forme d'une base
textuelle selon un modèle de données associant des traits acoustiques,
prosodiques, (morpho-)syntaxiques et lexicaux, et permettant ainsi une
exploitation aussi bien par des logiciels textométriques que des outils d'analyse de la
parole.Remarque : dans sa première version, le corpus n'inclut pas la neuvième allocution du 9 novembre 2021.





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DOI: 10.82270/democrat_rc_19-21
title: Democrat_RC_19-21

description: La ressource Democrat_RC_19-21 est le résultat d'une extraction automatique de toutes les chaînes de référence (au moins 3 maillons) telles qu'annotées dans les textes du 19éme, 20ème et 21ème siècle constituant le corpus Democrat (https://hdl.handle.net/11403/democrat). Dans les fichiers qui constituent la ressource Democrat_RC_19-21 chaque chaîne est présentée sous forme de segment de texte, celui-ci correspondant uniquement à la portion de texte couverte par la chaîne en question.  The Democrat_RC_19-21 resource is the result of an automatic extraction 
of all reference chains (at least 3 mentions) as annotated in the 
19th, 20th and 21st century texts in the Democrat corpus 
(https://hdl.handle.net/11403/democrat).In the files that constitute the Democrat_RC_19-21 resource, each chain is encoded as a text segment, which corresponds only to the portion of text covered by the chain.  
description: The Democrat_RC_19-21 resource is the result of an automatic extraction of all the reference strings (at least 3 mentions) as annotated in the 19th, 20th and 21st century texts in the Democrat corpus (https://hdl.handle.net/11403/democrat).In the files that constitute the Democrat_RC_19-21 resource, each chain is encoded as a text segment, which corresponds only to the portion of text covered by the chain.