Outils pour la constitution de ressources

De Entrelangues
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Cet article regroupe et synthétise des ressources pour l'outillage des langues à corpus restreint, dans le but de mieux les étudier, mais aussi de mieux développer des ressources numériques pour les locuteurs de ces langues. Les développeuses et développeurs du numérique sont incités à synthétiser ici en termes compréhensibles pour les communautés parlantes leurs nécessités en terme de corpus et d'outils numériques.

Logiciels de gestion de corpus

système pour travailler avec des corpus oraux numériques, comprenant un outil de transcription et d'annotation (Partitur-Editor), un outil de gestion de corpus (Corpus-Manager) un outil de requête et d'analyse (EXAKT).

Juridique et formulaires de consentement

La diffusion de données langagières nécessite le consentement éclairé des locuteurs. La collecte nécessite de faire signer un formulaire de consentement, dont un exemplaire signé est laissé au locuteur. Pour les sciences humaines, suite à l’entrée en vigueur du RGPD, le CNRS a publié un guide pour la recherche avec les recommandations en terme de protection des données à caractère personnelles (André-Poyaud & al. 2019). L'annexe I comprend un exemple de formulaire de consentement. Voir aussi les bonnes pratiques recommandées par CORLI.

Projets


Cours en ligne, auto-formation

  • Jouitteau, Mélanie & Lynda Kehli. 2023. Langues minorisées à corpus restreint : partager pour survivre, Callisto-DoRANum-Disciplines, Inist, IKER-CNRS, cours en ligne. DOI : 10.13143/g6rw-eb28.
MOOC développé avec DORANUM pour la science ouverte, pour expliquer clairement les bases de la constitution de corpus pour le développement numérique

Bibliographie

  • Jouitteau, Mélanie. 2023. 'Guide de survie des langues minorisées à l’heure de l’intelligence artificielle : Appel aux communautés parlantes', Lapurdum, texte.
  • Jouitteau, M. 2023. 'Community Internally-driven Corpus Buildings. Three Examples from the Breton Ecosystem', Proc. 2nd Annual Meeting of the ELRA/ISCA SIG on Under-resourced Languages (SIGUL 2023), 103-107, doi: 10.21437/SIGUL.2023-22.