Questo glossario contiene alcuni concetti chiave relativi all'uso di repository e infrastrutture per la ricerca (linguistica). Si noti che l'elenco non è da considerarsi esaustivo. Il docente può incoraggiare gli studenti ad aggiungere al glossario i nuovi termini che incontrano durante il corso e a cercarne le definizioni.

I docenti possono utilizzare le domande di questo quiz per verificare le conoscenze degli studenti sulla condivisione e l'archiviazione delle risorse linguistiche e dei dati di ricerca in generale.

La lezione illustra i principali vantaggi derivanti dalla corretta archiviazione dei dati all'interno di repository e fornisce una guida alla scelta dei repository più adatti a massimizzare l'accessibilità e la riusabilità dei dati in accordo con i principi FAIR.

Dopo aver avuto una visione generale del ciclo di vita e della gestione delle risorse linguistiche, scegli alcune delle attività di apprendimento in questa unità per imparare come utilizzare i servizi e gli strumenti dell'infrastruttura CLARIN(https://www.clarin.eu/) per scoprire, utilizzare e citare le risorse linguistiche. Questa unità contiene presentazioni interattive, istruzioni e dispense. Docenti, insegnanti e formatori che utilizzano l'infrastruttura nelle discipline legate alla lingua sono invitati a contribuire con nuove idee e suggerimenti per le attività di apprendimento inviando un'e-mail a training@clarin.eu.

Con questo cruciverba, i docenti possono verificare le conoscenze degli studenti sull'archiviazione dei dati della ricerca.

La lezione definisce il procedimento di Text and Data Mining, le sue applicazioni nelle scienze umane e sociali e le linee guida per la corretta gestione dei relativi dati.

Questa attività propone un cruciverba per fare esercitare gli studenti su alcuni dei concetti che hanno imparato finora sul regolamento sulla protezione dei dati.

Per la vostra tesi di laurea, intendete studiare le differenze stilistiche tra romanzieri uomini e donne del XIX secolo. Per prepararvi a questo progetto, state cercando collezioni di testi esistenti da riutilizzare e strumenti che vi aiutino ad annotare automaticamente i vostri testi.

This lesson explores the Semantic Web Stack. After defining the Semantic Web, it provides a detail of its principal layers and their function.

Having achieved popularity as a way of publishing and accessing data in different fields of the sciences and for sharing large encyclopaedic datasets such as DBpedia (derived from Wikipedia), linked data is becoming more and more popular in different areas of the humanities. In this course we will present a comprehensive introduction to the creation, publication, and use of linked open data for anyone who wants to work with linguistic datasets – such as lexicons and corpora – and especially for those who come from a linguistic or humanist background. We will look at the basics of linked data and the Semantic Web and introduce the various different standards technologies that make up the Semantic Web stack before focusing on the particular case of linked data language resources. During the course we will study the most important tools, vocabularies, and resources available in the Semantic Web and provide hands-on training for the creation and querying of linguistic linked data. We will look at how Semantic Web technologies can contribute to the creation of FAIR language resources as well as how to publish your resource on the linked open data cloud. We will also show how the Semantic Web query language SPARQL can be a powerful tool for data exploration.