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JADT - 17es Journées internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles / 17th International Conference on Statistical Analysis of Textual Data

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Appel à communications / Call for papers - JADT 2024
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25-27 juin 2024 / June 25-27 2024
Boulevard du Jardin botanique, 43 - 1000 Bruxelles/Brussels
English version below
Les journées internationales d'analyse internationales d’analyse statistique des données textuelles (JADT) réunissent tous les deux ans, depuis 1990, des chercheurs travaillant dans les différents domaines concernés par les traitements automatiques et statistiques de données textuelles. Elles permettent aux participants de présenter leurs résultats, de confronter leurs outils et leurs méthodes. 
Les JADT 2024, organisées à Bruxelles par le SeSLA (Séminaire des Sciences du Langage de l’UCLouvain –Site Saint-Louis),en collaboration avec le LASLA (Laboratoire d’Analyse statistique des Langues anciennes de l’Université de Liège), réuniront du 25 au 27 juin 2024, des chercheurs travaillant dans le domaine de l’analyse des données textuelles: de la lexicographie à l’analyse du discours politique, de la recherche d’information aux recherches qui concernent le marketing, de la sociolinguistique à l’intelligence artificielle, de la fouille de données textuelles à l’analyse de contenu, etc.
Pour accéder au site du colloque, cliquez ici.
Pour toute demande d'information : jadt-2024-slb@uclouvain.be
Thèmes du colloque
La conférence sera centrée sur les applications des modèles te des outils statistiques dans les domaines suivants :

- Textométrie, statistique textuelle

- Analyse exploratoire de données textuelles

- Linguistique de corpus et linguistique quantitative

- Traitement automatique du langage naturel

- Étiquetage, lemmatisation, enrichissement linguistique

- Analyse statistique des données structurées et non structurées

- Classification de textes, cartographie lexicale et textuelle

- Recherche documentaire, recherche d’informations

- Fouille de textes, fouille du web, Web sémantique

- Stylométrie, analyse du discours

- Logiciels pour l’analyse textuelle

- Apprentissage automatique pour l’analyse des données textuelles

- Corpus multilingues et corpus parallèles

 

English version 

 

Dear Colleagues,

 

We are glad to announce the call for papers of JADT 2024, 11th International Conference on the Statistical Analysis of Textual Data, that will be held in Brussels (Belgium), from June 25 to 27, 2024 (organised by the by the SeSLA –Séminaire des Sciences du Langage of the UCLouvain -Saint-Louis, Brussels LASLA, with the collaboration of the LASLA –Laboratoire d’Analyse statistique des Langues anciennes of the University of Liege).

 

This biennial conference, which has constantly been gaining importance since its first occurrence in Barcelone (1990), is open to all scholars and researchers working in the field of textual data analysis; ranging from lexicography to the analysis of political discourse, from information retrieval to marketing research, from computational linguistics to sociolinguistics, from text mining to content analysis. After the success of the previous meetings, the three-day conference in Brussels will continue to provide a workshop-style forum through technical paper sessions, invited talks, and panel discussions.

 

To access the conference website, click here.

 

For any question : jadt-2024-slb@uclouvain.be

 

Topics

 

The themes of interest of the conference concern the application of statistical models and tools in the following domains:

 

-Textometry, Statistical Analysis of Textual Data•Exploratory Textual Data Analysis

-Corpus and Quantitative Linguistics

-Natural Language Processing

-Text Corpora Encoding•Statistical Analysis of Unstructured and Structured Data

-Text Categorisation, Fuzzy Classification and Visualization

-Information Retrieval and Information Extraction

-Text Mining, Web Mining, Semantic Web

-Stylometry, Discourse analysis

-Software for TextualData Analysis

-Machine Learning for Textual Data Analysis

-Multilingual and parallel corpora

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