étiquetage FLP

La référence d’un discours, c’est ce qu’il avoue vouloir maîtriser.

Auteur: Lacan Jacques

Info: Le séminaire, livre XVII : L'envers de la psychanalyse

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étiquetage FLP

FLP : base de données collective d'extraits - littéraires ou pas. Chacun d'entre eux nécessitant une "lecture analytique" afin de permettre au participant qui désire insérer un extrait d'y joindre des tags pertinents - sur deux niveaux. Donc en respectant la règle de base (a) et la verticalité hiérarchique (b) :

a) Un terme utilisé comme tag ou catégorie ne peut apparaître dans le texte de l'extrait. Il s'agira donc souvent - mais pas que, loin de là - de trouver le meilleur synonyme.

b) Réfléchir afin de déterminer une catégorie appropriée, la meilleure si possible. Autrement dit la catégorie-tag tag qui "cerne" ou "surplombe" le mieux le concept principal de l'extrait selon vous. Tout en respectant bien sûr la règle (a), ce qui complique les choses et oblige à un certain dépassement. Dépassement qui devrait, dans l'idéal, "ouvrir" le référencement du texte. 

NB : ne pas être rebuté ou paralysé par la subjectivité de l'exercice et ne pas hésiter à user de FLP en "rétroaction" de manière à voir ce que donne une recherche avec les mots-tags-idées que l'on a choisis. Le nuage de corrélats pourra aider ici.

Objectif : obtenir un corpus de réflexions/formulations "HOMME-machine" (au contraire de ce qu'il se fait de nos jours), suffisamment élaboré pour que son moteur de recherche, rapide, souple et puissant, puisse s'y promener au mieux tous azimuts : au travers des époques, des sexes, des idées, des situations géographiques, etc. et toutes les possibilités de mélanges de ces paramètres.

Il s'agit donc d'un outil pour lecteurs curieux, chercheurs, statisticiens, écrivains, etc... Voir quelques exemples de recherches.

Auteur: Mg

Info: 24 sept. 2019

[ marche à suivre ] [ citation s'appliquant à ce logiciel ]

étiquetage FLP

Lorsqu'Octavio Paz affirme que "traduire est la façon la plus profonde de lire", il interpelle les concepteurs des "fils de la pensée". "La plus profonde" parce que le traducteur doit intégrer la compréhension des mots, la compréhension du sens et celle du climat général du texte/histoire... avant de le transposer dans un autre idiome.

C'est à dire qu'il doit le lire plusieurs fois, chaque fois avec une focale différente, de "points de vue" variés. Il intègre aussi, consciemment ou pas, plein d'autres paramètres : conditions de vie de l'auteur, pays, spécificité de sa langue, de son époque et ses us en coutume, etc... Démontrant par là même la merveilleuse plasticité d'un cerveau, le notre, capable (dans l'idéal) de gérer tous ces niveaux.

La lecture du "tagueur" FLP se différencie de deux manières de celle du traducteur.

PRIMO : étant entendu qu'il lit et parle couramment la langue en question, (qu'il ne doit donc pas traduire), il conserve une vitesse de croisière qui fait que son esprit se soucie beaucoup moins des détails, plus focalisé sur le sens de l'idée ou des phrases qui défilent. Lecteur-miroir il perçoit, reçoit... comprend, ressent. Et boum ! Voilà qu'il tombe sur une formulation qui le frappe, le conforte d'une manière ou d'une autre. Une impression déjà vécue mais jamais exprimée, un agencement des mots, ou de phrases, qui reflètent une réalité pressentie, expériencée... rêvée ? Ici notre lecteur-miroir est déjà en train d'indexer inconsciemment puisque son "être chair-esprit" reconnait (s'identifie à ?) une "idée vraie", une "pensée drôle", "réflexion sage", "parole profonde", etc.

SECUNDO : focalisé sur le sens d'une phrase ou d'un extrait, il doit maintenant repérer la ou les quelques "idées-clefs" du texte en question. Pour ensuite faire sa petite cuisine. Quelles sont-elles ? Sont-elles clairement représentées par des mots de l'extraits ? Si oui quels sont les plus pertinents, et, parmi ceux-ci, le plus important (Catégorie)... Sont-ils déjà dans le corps du texte ? Si oui : quel synonyme utiliser pour focaliser le concept, comment se débrouiller ?

Ce simple extrait, (celui que vous avez devant les yeux !), contient en lui-même beaucoup (tous?) de ces éléments. Ne reste plus qu'à lui joindre les termes catégorie et tags - absents du texte même, et propices à la précision de son indexation. Et l'introduire dans la base de données du logiciel. Pour les auteurs et leur paramètres voir ici.

Pour info les chatbots comme ChatGPT4, Bard, ou autres... sont encore assez loin du compte pour ce qui est de taguer correctement un extrait, en suivant les règles, avant son insertion dans le corpus de cette application, et son éventuelle modération/discussion. Ne qui n'empêche en rien, à l'occasion, de les mettre à contribution, et parfois d'échanger plus avant avec eux à des fin de désambiguation sémantique.

Auteur: Mg

Info: 13 août 2016 - 2024

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