Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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td_histoire_numerique:premier_exercice [2015/09/18 16:48] Francesco Beretta [Installation du logiciel PostgreSQL] |
td_histoire_numerique:premier_exercice [2015/11/10 08:38] (Version actuelle) Francesco Beretta [Reconnaissance et classement d'entités nommées dans un texte] |
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| Le premier exercice s'articule en deux parties | Le premier exercice s'articule en deux parties | ||
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| ==== Reconnaissance et classement d'entités nommées dans un texte ==== | ==== Reconnaissance et classement d'entités nommées dans un texte ==== | ||
| - | Il s'agit ensuite d'analyser le texte distribué, {{:td_histoire_numerique:notices_texte_brut.odt|téléchargeable ici}}, et de mettre en évidence les objets mentionnés qu'on va réunir en classes: acteurs, lieux, etc. Les classes sont listées à la fin du document et munie d'une couleur chacune, au choix. Il faudra donner pour chaque classe un-deux exemples d'objets qu'on trouve dans le texte. En même temps, on va marquer avec la même couleur de la classe les objets mentionnés dans le texte appartenant à la même classe. | + | Il s'agit ensuite d'analyser le texte distribué, {{:td_histoire_numerique:notices_wikipedia_texte_brut.zip|téléchargeable ici}}, et de mettre en évidence les objets mentionnés qu'on va réunir en classes: acteurs, lieux, etc. Les classes sont listées à la fin du document et munie d'une couleur chacune, au choix. Il faudra donner pour chaque classe un-deux exemples d'objets qu'on trouve dans le texte. En même temps, on va marquer avec la même couleur de la classe les objets mentionnés dans le texte appartenant à la même classe. |
| Enfin on listera à la fin du document les types de connaissances concernant ces objets qu'on pourrait tirer du texte. | Enfin on listera à la fin du document les types de connaissances concernant ces objets qu'on pourrait tirer du texte. | ||