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.

This presentation explains the role of the LOD paradigm in the current landscape of data management, comparing it with the FAIR principles.

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.

This lesson explores the history and the basci application of the Link (Open) Data paradigm.

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.

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.