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Bienvenue sur Wikipast, le mediawiki du cours Digital humanities (HUM-369).

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Professeur: Frédéric Kaplan
Assistant: Vincent Buntinx

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Résumé

Ce cours permet de découvrir les Digital Humanities par la pratique.

Plan

  • 21.02.2017 Introduction au cours. Présentation des outils du cours (MediaWiki, Python). Ecriture d'une biographie simple pour s'initier à la syntaxe MediaWiki
  • 28.02.2017 Principes de la reconstitution à partir d'archives. Exemple du projet Venice Time Machine. Techniques pour la numérisation massive (méthodes robotiques, tomographie). Reconnaissance des écritures manuscrites. Introduction au concept d'entité nommée. Réseaux d'entités nommées. Principes de la reconstitution cadastrale. Modélisation 4d. Introduction à la base d'archives de presse qui sera utilisée ce semestre pour le cours. Principe de la datafication biographique. Discussion d'un exemple. Choix d'une personne pour le projet personnel.
  • 14.03.2017 Discretisation de l'espace et du temps. UT.TAI. UTC. Classes d'équivalences temporelles. Classes d'équivalences spatiales. Exercices de conversion de dates. Complétion de la datafication biographique
  • 21.03.2017(*) Procéduralité et automatisme - Les bots dans Wikipedia - Statistiques - Wikification du domaine public - Les controverses des bots - Présention des projets de bots - Deadline pour la remise de la datafication biographique (30%)
  • 28.03.2017 Constitution des groupes (4 +/- 1) et choix des projets - Explication du Peer-grading - Tutorial Python
  • 04.04.2017 Crowdsourcing - Onboarding - Roles et specialisation dans Wikipedia - Deadline Peer-grading des datatifactions biographiques (10%)
  • 11.04.2017(*) Algorithmes d'analyses textuelles - Introduction aux techniques de traitement du langage naturel - Les conférences MUC - Typologie des entités nommées (ENAMEX, TIMEX, NUMEX) - Gazetters - Tokenizers / Language guessers / POS - Tagger - Méthodes à base de règles - Méthodes à base d'apprentissage (Bayesian classifier, Hidden Markov Models, CRF) - Clustering / Linking - Extraction des entitées nommées dans la base des articles de presse - Calcul sur les noeuds du cluster - Exemple de règles ecrites en ExPRESS - Cascade de règles - Travail sur les projets
  • 18.04.2017 Pas de cours
  • 25.04.2017 Algorithmes d'analyses visuelles - Méthode de comparaison de recherche visuelle et distances entre images - Histogrammes de gradients - Deep learning - Moteur de recherche visuel - Travail sur les projets - Presentation des résultats du peer-grading
  • 02.05.2017 Travail sur les projets - Presentation informelle de chaque groupe - Detection des éventuelles incompatibilités entre bots
  • 09.05.2017 Travail sur les projets - Essai de tous les bots sur une page test - Deadline pour la description technique du bot (30%)
  • 16.05.2017 Travail sur les projets - Scheduling des bots - Remise des fiches d'évaluation
  • 23.05.2017 Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)
  • 30.05.2017 Presentation des projets (30%) - 15 minutes par projet (10 minutes présentation, 5 minutes questions)

Références

Référentiels temporels :

Référentiels spatiaux :

Barème

Barème pour la Datafication biographique (30 % de la note finale)

  • Une biographie avec au moins 15 entrées a été écrite sous la forme d'une chronologie sourcée. Certaines entrées ont été indexées avec des hypermots > 4
    • La présentation et la syntaxe Wiki ont été respectée +0.5
    • Toutes les entrées sont sourcées avec au moins un article +0.5
    • Le codage utilisant des hypermots est satisfaisant +0.5
    • Au moins cinq pages liées ont été créées ou mises à jour.+0.5

Barème pour le peer-grading (10 % de la note finale)

  • 5 datafication ont été notée : 6, sinon 0

Barème pour la description technique du bot (30 % de la note finale)

  • La page du bot a été créée, le code est inséré sur Wikipast ou GitHub, un résumé des fonctionnalités est présent ainsi qu'une discussion critique des performances (au moins 300 mots) > 4
    • Le bot réalisé répond aux fonctionnalités attendues +0.5
    • La description est claire et précise +0.5
    • Des exemples de résultats sont proposés +0.5
    • La discussion est bien argumentée +0.5

Barème pour la presentation (30 % de la note finale)

  • Une présentation en groupe du projet de bot (10 mn) avec des slides est effectuée > 4
    • La présentation orale est dynamique, précise et claire +0.5
    • Les réponses aux questions sont pertinentes + 0.5
    • Les slides sont bien présentés +0.5
    • L'ensemble du projet est cohérent et bien réalisé +0.5