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TermITH (Terminologie et Indexation de Textes intégraux en sciences Humaines et sociales)

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DataCite Commons2026-02-11 更新2026-05-04 收录
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官方服务:
资源简介:
Le projet TermITH vise à indexer automatiquement des articles scientifiques intégraux en sciences humaines et sociales. Il a réuni six partenaires : l'Atilf, l'Inist, l'Inria (Grand-Est et Saclay), le Lidilem et le Lina.Les articles scientifiques ont été fournis par ADBS (Cairn), Lavoisier (Cairn), Elsevier via le projet ISTEX, Canadian Journal of Chemistry, OpenEdition et le projet Scientext. Ils ont subi plusieurs types d'enrichissements (voir la partie Données ci-dessous) à l'aide de différents outils (voir la partie Outils ci-dessous) qui ont nécessité l'exploitation de différentes ressources existantes ou construites au cours du projet (voir les parties Ressources lexicales et Ressources terminologiques ci-dessous).Les articles ne sont pas mis à disposition dans leur version intégrale. Pour leur consultation dans leur version originale, il faut se rendre sur les sites des fournisseurs. Dans cet espace, seules les informations permettant de partager les résultats des méthodologies expérimentées dans le projet sont présentes. Dans le texte des articles, la bibliographie, les tableaux et les illustrations ont été supprimés. Les enrichissements sont représentés sous la forme d'annotations déportées.Les articles ayant subi des annotations et/ou validations manuelles constituent le corpus de référence pour chaque discipline du projet et sont disponibles sous licence creative common. Ce corpus de référence ainsi que les autres articles de chaque discipline, n'ayant subi que des annotations automatiquement, constituent le corpus disciplinaire de chaque discipline du projet. Les corpus disciplinaires sont disponibles pour les membres de l'ESR.Le projet TermITH a bénéficié d'un soutien ANR dans le cadre de l'appel Contenus et Interactions 2011 (ANR-12-CORD-0029).
提供机构:
ORTOLANG (Open Resources and TOols for LANGuage) - www.ortolang.fr
创建时间:
2026-02-10
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作