dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Dilicom 8 est une ancienne filiale de la société Electre pour la gestion des activités de commandes des livres. Elle réunit aujourd'hui éditeurs, libraires et distributeurs. Son activité principale est la gestion de commandes en ligne des livres entre éditeurs, distributeurs et librairies. Afin de mener à bien cette activité, Dilicom a signé en 1998 un partenariat avec la Commission de Liaison Interprofessionnelle du Livre (CLIL) et Hachette Livre pour la création du Fichier Exhaustive du livre (FEL), la société Dilicom assure la gestion informatique de cette base. Decitre 9 est une librairie créée en 1907. Elle commercialise depuis 1998 une base de données bibliographique vendue principalement aux fondateurs de plateformes de commerce culturel en ligne. TITE-LIVE 10 est une société créée en 1983, dans un objectif de mise sur le marché d'un progiciel de gestion 7.
ExLibris, dématérialisés 11 package, plate-forme, données de localisation et de couverture, Proquest (données paramétrage du résolveur de liens. commercialisation) Librairies Identification de l'offre Dilicom, TITE-LIVE, -Taille et couverture de la base éditeurs éditoriale et suivi Decitre, Electre Electre Edition -Qualité de l'indexation : mots clés, schémas de classification 1,4 million 12 Bibliothèques des nouveautés (données -Performance du moteur de recherche de leur base de données et librairies bibliographiques) -Lien avec d'autres médias audio et vidéo Commande du livre Dilicom Decitre Libraire -Informations commerciales à jour : prix, promotion, 1, 2 million 13 Plateformes retrait de vente (données bibliographiques de commerce et commerciales) en ligne Intégration des métadonnées Dilicom, Decitre, -Qualité des métadonnées dans le logiciel métier Electre, TITE-LIVE TITE-LIVE Logiciel 730 000 (base MediaLivre) 14 de gestion (données bibliographiques Marketing et visibilité de l'offre Decitre, Amazon, des libraires -Métadonnées bibliographiques enrichies: prix, public cible, et commerciales) Electre couverture, biographie, résumé, table des matières, feuilletage, interviews, vidéos Article Plateformes de commerce en ligne Insertion des flux des métadonnées dans leur catalogue Decitre, Electre, TITE-LIVE, Dilicom -Personnalisation du format: ONIX, EDI, XML, TXT, CVS Gestion d'accès Dilicom, Decitre, Electre -Qualité des métadonnées (vérifiées sur les URL, DRM, au livre numérique nouveaux identifiants ISTC, ISNI) Marketing et visibilité Decitre, Amazon, Electre -Métadonnées enrichies : idem que pour les libraires du catalogue + traduction dans différentes langues Éditeurs Gestion de catalogue en ONIX Dilicom, Decitre,Electre, Création de fichiers ONIX et organisation des flux vers Giant Chair les plateformes professionnelles res- recom- sources numériques.
La valeur des métadonnées propo- mandation). Les valeurs appréciées sont assez similaires sées réside dans le signalement rapide nouveautés, la que pour les bibliothèques mais en particulier la cou- description enrichie très utile pour aider l'acquisition et verture exhaustive, la mise à jour journalière des infor- la décision d'achat « plusieurs bases de données pour la mations utiles au commerce du livre (prix, promotion, gestion des acquisitions existent mais nous avons choisi retrait de vente et qualité des métadonnées d'accès, enri- Electre pour son exhaustivité et la précision des notices chissement de contenus). Les éditeurs ont aussi besoin proposées » 16 ainsi que la livraison dans des formats de d'assurer la visibilité de leur offre éditoriale en fournis- qualité permettant l'intégration dans les outils locaux.
sant à tous les acteurs de la chaîne de livre des métadon- Pour les ressources numériques la mise à jour régulière nées de qualité, standardisés en aujourd'hui. Pour la des champs (titre, paramètres bouquet, URL d'accès, plupart d'entre eux, faute de compétences internes suf- termes de licences) constitue une valeur importante fisantes pour cette fonction, ils ont recours aux services 11. <http://www. bnf. fr/documents/afnor2014_onix. pdf> , diapositive 9. 12. <http://www. electre. com/>. 13. <http://www. base-orb. fr/>. 14. <http://www. titelive. com/index. php?rep=mediabase&page=index>. 15. <https://fr. wikipedia. org/wiki/Analyse_de_la_valeur#Champ_d. 27application>. LibrairesDocumentation et bibliothèques | janvier • mars 2016 | 25nouveautés, la commande des livres, l'alimentation de leur propre base de données et la diffusion de leur catalogue sur leur site Web (classement de l'offre, de production des métadonnées proposés par des intermédiaires, anciens ou nouveaux.
Dans un second temps, nous faisons une étude sur corpus. Après avoir expliqué le choix du corpus et la construction de la base de données, nous procédons à une analyse des occurrences recueillies. Nous relevons les différentes structures syntaxiques autour de l'infinitif et nous les examinons en considérant la nature des textes où elles apparaissent. Enfin, nous soumettons une interprétation des résultats obtenus.
Ces textes s'adressent à des publics différents et ont une visée propre. Dans un premier temps, nous présenterons brièvement les caractéristiques linguistiques du texte injonctif en considérant les différents aspects morphosyntaxique, sémantique, pragmatique, énonciatif, la notion de sujet et les propriétés de l'infinitif injonctif comme forme verbale. Dans un second temps, nous ferons une étude sur corpus. Après avoir expliqué le choix du corpus et la construction de la base de données, nous procéderons à une analyse des occurrences recueillies. Nous relèverons les différentes structures syntaxiques autour de l'infinitif et les examinerons en considérant la nature des textes où elles apparaissent. Nous traiterons aussi du comportement particulier des circonstants dans ce contexte. Enfin, nous soumettrons une interprétation des résultats obtenus.
Construction de la base de données Pour la construction de la base de données, nous avons recueilli les phrases que nous avons entrées dans un tableau Excel, selon le modèle du Tableau 1 ci-dessous : En considérant les occurrences par catégorie (55 verbes qui apparaissent dans une seule des catégories concernées), les verbes se répartissent comme suit : 43,6% des 55 verbes apparaissent dans le référentiel, 30,9% dans le manuel et 25,5% dans les recettes. En utilisant le critère de l'appartenance ou non à un lexique de spécialité, nous constatons que les verbes présents dans les recettes sont ceux ayant le plus fort taux d'appartenance au champ sémantique de l'art culinaire, comparé au manuel et au référentiel, pourtant des écrits plus « techniques ». La répartition des verbes, selon qu'ils appartiennent ou pas au champ sémantique du domaine, est illustrée dans le graphique suivant : Graphique 1 : Répartition des verbes selon le champ sémantique du domaine de spécialité Ainsi, plus de 55% des verbes appartenant à un champ sémantique précis sont utilisés dans les recettes, alors que pour le manuel d'entretien et de maintenance et le référentiel de compétences, nous trouvons majoritairement des verbes n'appartenant pas à un lexique de spécialité.
1051/ shsconf/201627 shsconf/201627 15003 15003 Congrès Mondial de Linguistique Française -CMLF 2016 Congrès Mondial de Linguistique Française -CMLF 2016 (13) Ajouter la chair de crabe et faire sauter pendant 1 minute. (Recette) sera analysé en deux propositions, sur deux lignes de la base de données (Ajouter la chair de crabe / faire sauter pendant 1 minute). Elé_Intr CC1_Po CC1_ CC1_D Num Catégorie Source Page Exemples Verbe Constit Struc_dic Struc Cat_CC1 1 s CC1_Exp Eff épl nos 200 meilleurs au robot culinaire ou au mélangeur, moudre (SP) -V - 1 Recette desserts et biscuits 36 finement la moitié des amandes moudre (Adv) -SN V + SN V + SN SP à antéP moyen oui oui nos 200 meilleurs 2 Recette desserts et biscuits 36 réserver réserver V V + SN V nos 200 meilleurs V -SN - 3 Recette desserts et biscuits 36 (PCIRC) V + SN V + SN SP dans antéP lieu ? oui V -SN - nos 200 meilleurs ajouter les oeufs un à un, en battant bien entre (Adv) - 4 Recette desserts et biscuits 36 chaque addition ajouter (PCIRC) V + SN à SN V + SN Adv postP manière ? non nos 200 meilleurs 5 Recette desserts et biscuits 36 incorporer la vanille et le lait incorporer V -SN V + SN à SN V + SN Tableau 1 : Base de données Nous avons d'abord transcrit les phrases du corpus telles qu'elles apparaissent (colonne « Exemples »).
À l'inverse, le logiciel d'exploitation est doté d'une personnalité : d'un genre (féminin), d'un prénom (Samantha), d'une personnalité (« J'aime ta façon de voir le monde », pourra ainsi déclarer Théodore). Certes, l'exemple donné est de l'ordre de la fiction, mais certains parmi ceux présentés dans les lignes qui précèdent semblent indiquer que la projection de Spike Jones dans un futur proche n'est pas si aléatoire. Siri, l'assistant personnel proposé par la firme Apple, change de sexe en traversant l'Atlantique : sa voix est féminine aux États-Unis et masculine en Europe pour s'adapter à de supposées attentes contrastées de la part des Nord-Américains et des Européens. Le prénom qui lui est donné permet ce changement. Cortana (Windows) possède une voix féminine et est même inspiré d'un personnage de fiction éponyme dans le jeu Halo, jeune et à la plastique avantageuse.
Nous décrirons ici la construction de notre base « Ortholexies », en particulier nous examinerons les techniques utilisées pour apparier les formes erronées avec leurs formes correctes, et nous expliquerons comment nous avons comparé nos données avec d'autres sources. Enfin nous détaillerons certains travaux où cette base a pu servir de support, avant de conclure par ses perspectives de développement et ses autres possibilités d'application. Abstract. Here we describe the construction of our database "Ortholexies", in particular we will examine the techniques used to pair the erroneous forms with their correct forms, and explain how we compared our data with other sources. Finally we will detail some works in which this database could be used as support, before concluding by its development prospects and its other possible applications.
Interface d'accès Cette interface a été développée par Meriem Khodja  [Khodja 2015 ]dans le cadre de son projet de Master 1 à l'Université de Caen, dont le but principal était d'implanter une nouvelle architecture de la base de données sous moteur de type SQL. Cette implantation sous un moteur standard offre des perspectives de développements ultérieurs qui bénéficieront de la puissance et du vocabulaire liés à cette technique.
En effet, les algorithmes de correction basés sur le voisinage ou la phonétisation présentent des inconvénients que nous avons signalés plus haut, et en outre exigent un temps de calcul parfois non négligeable. D'autre part, la taille de notre ressource est négligeable si on la compare aux gigantesques bases de données constituées de bigrammes ou de n-grammes. Nous pensons donc qu'une utilisation en traitement automatique n'est pas dépourvue d'intérêt, c'est pourquoi nous avons débuté un projet d'annotation automatique de corpus d'apprenants, en collaboration avec l'Université de Prague.
En effet, les algorithmes de correction basés sur le voisinage ou la phonétisation présentent des inconvénients que nous avons signalés plus haut, et en outre exigent un temps de calcul parfois non négligeable. D'autre part, la taille de notre ressource est négligeable si on la compare aux gigantesques bases de données constituées de bigrammes ou de n-grammes. Nous pensons donc qu'une utilisation en traitement automatique n'est pas dépourvue d'intérêt, c'est pourquoi nous avons débuté un projet d'annotation automatique de corpus d'apprenants, en collaboration avec l'Université de Prague. SHS Web of Conferences 2 7 11006 (2016) DOI: 10. 1051/ shsconf/201627 11006 Congrès Mondial de Linguistique Française -CMLF 2016 6. 2 Traitement automatique , Pacton S. , Manguin, J. -L. & Rey, A. (2013)].
Si les unités phraséologiques, telles que les locutions qui nous intéressent dans cet article, sont aujourd'hui de plus en plus régulièrement examinées dans les ressources lexicographiques (cf. WordNet  [1] , FrameNet[2] à titre d'exemple), leur traitement et la description qui en est proposée prennent rarement en compte de manière systématique leur polysémie. La base de données lexicales Réseau Lexical du Français (RL-fr), développée au laboratoire ATILF -CNRS (UMR 7118)[3], compte actuellement environ 3000 entrées locutionnelles. En nous appuyant sur les recherches menées dans le cadre théorique de la Lexicologie Explicative et Combinatoire  (Mel'čuk et al. , 1995)  et sur la pratique du travail de description lexicographique liée au développement de la base RL-fr, nous nous intéressons aux spécificités de la polysémie des vocables locutionnels et à leur traitement dans une ressource dictionnairique à large couverture.
Notons qu'il existe un numéro de Syntaxe et Sémantique intitulé « Polysémie et  Polylexicalité » (2004) , mais les unités discutées sont majoritairement des mots composés, ou bien des unités telles que TELEPHONE PORTABLE, dont le statut lexical varie entre locution nominale et nom composé 3. S'appuyant sur les travaux et la pratique lexicographique liés au développement de la base de données Réseau Lexical du Français (RL-fr, cf. Gader et al. , 2012 , Polguère, 2014) , cet article s'intéresse aux spécificités de la polysémie des vocables locutionnels et à son traitement lexicographique dans le RL-fr. La polysémie -on le sait -c'est le fait, pour un même signifiant, de recouvrir plusieurs signifiés sémantiquement liés. Le RL-fr permet de traiter et de décrire ces deux facettes -la forme et le sens -tout en prenant en compte les propriétés combinatoires des locutions.
Présentation de la base lexicale Réseau Lexical du Français Du point de vue de ses utilisateurs, la base de données RL-fr développée au sein du Laboratoire ATILF -CNRS (UMR 7118) 4 est une ressource de type dictionnaire virtuel  (Selva et al. , 2003). Les informations qu'elle réunit peuvent être explorées avec des visées applicatives allant de l'enseignement de langues à la génération automatique de dictionnaires de spécialité. Dans une perspective plus large, le RL-fr est une implantation d'un modèle du lexique français 5 élaboré selon les principes théoriques et méthodologiques homogènes, définis initialement dans le cadre de la Lexicologie Explicative et Combinatoire. Ce modèle a été récemment développé par  Polguère (2009 Polguère ( , 2014) )  sous le nom de système lexical. Les propriétés formelles d'un système lexical ont été exposées et discutées entre autres dans  Polguère (2014) , puis dans  Ollinger (2014).
INTRODUCTION The Modane application presented in this article in version 1. 0, is a design support tool for numerical simulation codes based on Arcane. Arcane is a C++ development platform for 2D and 3D numerical simulation codes  [1]. It aims at taking over the technical aspects of coding in order to accelerate the development of physical and numerical modules, and also to ensure good performance of execution. Arcane was born in 2000 at CEA-DAM [2] and is co-developed with IFP Energies nouvelles [3] since 2007. It is proprietary software of these two companies. Modane allows to graphically describe the static part of a numerical simulation code: components: variables, modules, services, structures, etc. relationships between components: implementation, inheritance and composition. It also generates a portion of the source code of the future simulation software.
Modane does not tackle the algorithmic part of the code. Some tools like Archimede  [4]  include a graphical interface to specify algorithms. Others define a DSL (Domain Specific Language) for writing the body  [5]  of operations. Modane has no such ambitions and does not prevent developers using these tools. Its purpose is just to build the architecture of the application and explicitly define the couplings between the individual components that compose it. Therefore, Modane does not directly address the problem of parallelism encountered in HPC (High Performance Computing) applications except for function supports (see the end of Sect. 2. 4). However, the generated C++ code is Simulators achieved since 2000 highlight how complex the way from requirements to source code is. The engineers in charge of the development of numerical simulation codes have, for a majority of them, a background in mathematics.
Capture and Share "Business" Knowledge In our current simulation codes, knowledge is shared between the specification document and the source code. Very few design documents describe the layout of key business concepts within the software. As time goes by, source code becomes the only real source of knowledge where it remains tricky to find business information lost in C++ classes, going from basic types to main physics components. Even if our simulators include documentations processed by Doxygen [8] as HTML reports, they don't provide a "coarse grained" document, showing key business concepts that structure the application. Modane aims at graphically shaping the architecture of the application around its key business concepts into a model that can be shared and exchanged to facilitate collaborative work.
Improve the Quality of the Design In spite of the opportunities offered by Arcane, physics modules remain monolithic and coupling problems yesterday encountered within codes appeared today inside modules. Consequently modules have to be regularly refactored. Their lifetime is between one and three years which is too short relative to the business complexity, whose requirement process lasts several months. A closer look at the code of our simulators reveals the following design errors: developers do not create interfaces, and when they do, interfaces only remain a few months before becoming classes containing shared code because, in the C++ language, interfaces are implemented with classes; classes contain many lines of code. They grow up over time and exceed their scope because developers are reluctant to create new ones and to manage file inclusions; there are too many couplings between classes.
Overview To meet these objectives, Modane offers a GUI (Graphical User Interface) for capturing business knowledge and applies validation rules on the entered elements. It also provides code generators allowing the developer to maintain the architecture of the simulator in accordance with the input knowledge entered in the GUI. The graphical interface allows to: graphically create components coming from specifications that will structure the software; navigate through the model and create graphical views; apply a set of model validation rules and expose errors on the model. This interface and the generators are built on a model describing numerical simulation concepts identified by Arcane: variable, module, entry point, etc. From a technology point of view, our business model is based on Eclipse EMF (Eclipse Modeling Framework)  [9]  and generators on Xtend  [10].
These choices were led for the sake of homogeneity: these technologies are already used in other projects of our software stack. To get an integrated product, we should have created the GUI within Eclipse. Two solutions were studied in this respect: GMF (Graphical Modeling Framework) and GEF (Graphical Editor Framework)  [11]. However, the estimated development cost was deemed too high to finalize a first version of the tool. Besides, our development teams use Magicdraw UML modeler. This product supports the concept of profiles and provides customization options. Hence, rather than having a dedicated GUI, we decided to tune MagicDraw. This solution implies creating a UML profile coming from our business model and developing validation rules using MagicDraw Java API. But benefits are numerous: It is fast to get a first version of the interface, research tools on the model are powerful and presentation of error messages on the graphical view is convincing.
The UML profile, graphic customization of the tool, definitions of diagram and validation rules are packaged in a module deployed in MagicDraw as a plug-in. The complete product has a very effective graphical interface, but the drawback is that models defined by users have to be exported from Magicdraw to Eclipse to trigger code generators and achieve C++ development. The whole process can be summed up this way: graphically create a model within MagicDraw GUI thanks to the Modane plug-in. MagicDraw stores the project in a proprietary format; export the Magicdraw project in the UML2 EMF format; generate and write the code inside Eclipse: models in EMF format are created during this process and are the knowledge base to generators. To prevent switching from Magicdraw to Eclipse, one solution would have been to write code generators inside Magicdraw.
Business Model Our business model is based on the main concepts of the Arcane platform  [1]. It is the backbone of the application: the UML profile is based on these concepts, classes and functions used by code generators also. The model is composed of mesh components such as cells, nodes or faces and basic types: integer, real, real vector linked to the mesh sizes, tensor, etc. It also contains variables representing physical quantities, such as temperature or pressure. Structures and enumerations have the same meaning as in programming languages. Modules are the basic components of the simulator. They usually represent physics, such as hydrodynamic or thermic. They are made up of options and entry points. The options define the parameters of the module. The entry points are module's operations which are visible from Arcane.
The sequencing of modules operations can be configured within Arcane. Interfaces have the same meaning as in programming languages. They contain a set of functions performed by the contract as defined by the interface. The functions have, of course, arguments and may be supported by a mesh element. It is for example possible to define a function for a cell (see the end of Sect. 2. 4). Each entry point or function specifies the list of input and output variables (Fig. 1 ) and called functions. Services can represent multiple implementations of the same interface. They implement the interface's functions and they may include options just like modules. Model elements are organized into packages. The model was designed to avoid the design errors described in Section 2. The inheritance was limited on purpose: a structure can inherit another structure, an interface can inherit from another interface.
Code Generators The MagicDraw export option provides a file with the 'uml' extension. The user simply needs to select it in Eclipse browser to trigger the generation using a contextual menu. Generation options are set through a dialog box. Modane will then: transform UML model into EMF model; apply some transformations on the EMF model: creation of default services, assignment of default values, etc. ; generate all modules and services descriptors, XML files required by Arcane; generate interfaces, modules and services parent classes and data structures; generate skeleton classes for modules and services. These classes are dedicated to the developer who will fill them in Entry point property window. Figure 6 The generation process, example of a module. with business algorithms. These classes are created only during the first code generation.
They are never overwritten. The C++ generator works like most GUI editors: final classes used by developers are created during the first generation and they inherit from fully generated classes. Another solution would have been to regenerate all the files. In this case, developers would have been asked to fill in method bodies between tags marking the beginning and end of editable areas. However, most of them do not subscribe to this mechanism that makes them lose the ownership of their files such as presentation or indentations. Figure  6  shows an example of a user who defined a MicroHydro module in Modane. The generator will provide the module descriptor MicroHydro. axl, the base class of the module MicroHydroModuleBase and the MicroHydroModule class with the skeletons of entry points defined in the model as hydroStartInit.