Prima di esaminare più da vicino i servizi e gli strumenti CLARIN per l'elaborazione del testo, è importante familiarizzare con alcuni concetti e metodi di base utilizzati nel trattamento automatico del linguaggio o TAL (natural language processing, NLP). Si tratta di una branca dell'informatica che studia i metodi per aiutare i computer a comprendere il testo e il parlato nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani. Spesso si interagisce con la PNL senza esserne pienamente consapevoli, ogni volta che si utilizza Siri sul proprio iPhone o l'assistente virtuale Amazon Alexa per riprodurre musica o acquistare qualcosa, il software di dettatura speech-to-text (ad esempio Dragon Naturally Speaking), Grammarly per il controllo ortografico o, ultimamente, ChatGPT per aiutarci a raccogliere rapidamente informazioni su un argomento.

Questa pagina contiene dei suggerimenti per gli insegnanti che utilizzeranno questo glossario in classe, incluso un esempio di progetto basato sul Glossario.

Questo documento contiene istruzioni passo-passo per gli studenti che dovranno affrontare il progetto. L'insegnante può adattare ulteriormente queste linee guida secondo le necessità didattiche della classe.

La pagina [CLARIN Impact Stories](https://www.clarin.eu/content/clarin-impact-stories) contiene una raccolta di ricerche innovative che utilizzano risorse CLARIN e strumenti per indagare questioni sociali più ampie. Gli studenti dovranno leggere una storia su un argomento di loro interesse e rispondere alle relative domande.

L'obiettivo di questa presentazione è quello di informare sui metadati e sul loro uso per descrivere le risorse linguistiche, nonché di mostrare come cercare e convertire i metadati in formati accettati dagli archivi.

In qualsiasi fase del processo di gestione dei dati di ricerca (research data management), è essenziale riconoscere gli standard e i formati più comuni in cui le risorse sono state create e potenzialmente archiviate. Questa presentazione fornisce una panoramica degli standard e dei formati disponibili e indica dove trovarli. Si tenga presente che la scelta degli standard e dei formati quando si creano nuove risorse linguistiche dipende il più delle volte dalla scelta del repository di dati di ricerca in cui si decide di conservare la risorsa.

Questo modulo didattico propone una panoramica del GDPR e delle principali modalità di gestione dei dati personali all'interno della ricerca scientifica. Il modulo è diviso in due lezioni e propone due casi di studio da discutere con la classe. La seconda lezione è interamente dedicata al secondo caso di studio da analizzare in modo interattivo attraverso la metodologia del gioco di ruolo.

Questa unità include un esempio di progetto studentesco per ulteriori 1-2 ECTS progettato in collaborazione con Silvia Bernardini e Novella Tedesco dell'Università di Bologna.

Questa unità include un esempio di progetto studentesco per ulteriori 1-2 ECTS progettato in collaborazione con Silvia Bernardini e Novella Tedesco dell'Università di Bologna.

L'attività propone una ricerca di corpora linguistici nelle CLARIN Resource Families e la valutazione della loro aderenza ai principi FAIR con una serie di domande stimolo.