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Matinée d'étude sur les corpus issus des réseaux sociaux / Study session on social networks corpora


Temps de lecture : 2 minutes

Informations pratiques

Localisation : Room A104 - Campus Lettres et Sciences Humaines 23 boulevard Albert 1er BP 60446 Nancy
Date de début : 08/09/2020 08:45 Date de fin : 08/09/2020 12:00

Toutes les dates

  • 08/09/2020 – 08:4512:00

Tous les lieux

  • Room A104 – Campus Lettres et Sciences Humaines

    23 boulevard Albert 1er

    BP 60446

    Nancy

— French version —

Matinée d’étude sur les corpus issus des réseaux sociaux

Objectif : présentations et échanges autour de travaux sur des corpus issus des réseaux sociaux.

Langue : Anglaise

Des doctorantes et doctorants de la communauté OLKi (Open Language and Knowledge for citizens) présenteront leur travaux :

Tomara GOTKOVA (ATILF) – Using the social networks Twitter and Reddit as a reference corpus for exploring lay people communication on environmental issues
Nicolas DANTE (IECL) – Persistence of information on social networks
Marie TOMASZEWSKI (CREM) – The issues raised by data gathering on Twitter due to the opacity of its moderation
Tulika BOSE (LORIA) – Topic modeling and detection of online hate speech
Ashwin Geet D’SA (LORIA) – Classification of hate speech using deep neural networks
 
Participation dans la limite des places disponibles. Merci de manifester votre intérêt auprès d’Aurore Coince, Projet Manager (aurore.coince@univ-lorraine.fr) avant le 6 sept 2020.

 

— English version —

Study session on social networks corpora

Main goal: allow scientists working on data from social networks to interact, to exchange about their challenges and to share their good practices.
Language : English
 
Ph.D students will present their work:
 
Tomara GOTKOVA (ATILF) – Using the social networks Twitter and Reddit as a reference corpus for exploring lay people communication on environmental issues
Nicolas DANTE (IECL) – Persistence of information on social networks
Marie TOMASZEWSKI (CREM) –  The issues raised by data gathering on Twitter due to the opacity of its moderation
Tulika BOSE (LORIA) – Topic modeling and detection of online hate speech

Ashwin Geet D’SA (LORIA) – Classification of hate speech using deep neural networks

 
To attend the study session, please send an email to Aurore Coince, Project Manager (aurore.coince@univ-lorraine.fr) before Sept 6th.