Caractérisation dialectale de variabilité linguistique sur Twitter

Jean-Philippe Magué 1 Eric Fleury 2 Màrton Karsai 2 Matthieu Quignard 1
2 DANTE - Dynamic Networks : Temporal and Structural Capture Approach
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme, IXXI - Institut Rhône-Alpin des systèmes complexes
Abstract : Nous présentons les premiers résultats du projet SoSweet qui vise à caractériser la variabilité linguistique sur le réseau social numérique Twitter dans les espaces francophones européen et africain. Nous nous basons pour cela sur un corpus de tweets adossé au réseau social des locuteurs auteurs de ces tweets. Pour aborder la variabilité linguistique, nous exposons une nouvelle approche méthodologique permise par ces données massives. Nous montrons que la variabilité à l’échelle de l’ensemble de la population est caractérisable en termes géographiques et en termes de communautés de locuteurs
Type de document :
Communication dans un congrès
LANGUAGE, COGNITION AND SOCIETY (AFLiCo 6), May 2015, Grenoble, France
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https://hal.inria.fr/hal-01134428
Contributeur : Eric Fleury <>
Soumis le : lundi 23 mars 2015 - 15:23:30
Dernière modification le : jeudi 12 juillet 2018 - 01:09:31

Identifiants

  • HAL Id : hal-01134428, version 1

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Citation

Jean-Philippe Magué, Eric Fleury, Màrton Karsai, Matthieu Quignard. Caractérisation dialectale de variabilité linguistique sur Twitter. LANGUAGE, COGNITION AND SOCIETY (AFLiCo 6), May 2015, Grenoble, France. 〈hal-01134428〉

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