Notre blogue

L’avenir des analyses de style rédactionnel : Ouriginal Metrics comme outil d’analyse de l’apprentissage

Dans les deux dernières parties de cette série (partie 1, partie 2) traitant de la linguistique informatique et de l’analyse du style rédactionnel, nous avons surtout discuté de la façon dont la stylométrie peut être utilisée pour détecter les prête-plume. Outre ce scénario, Ouriginal Metrics peut également être utilisé comme outil d’analyse de l’apprentissage pour analyser les styles rédactionnels des étudiants et les aider à améliorer leurs compétences rédactionnelles.

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La vérité sur l’authenticité

Comment définir l’authenticité ? Comme indiqué précédemment, il n’existe pas de définition unique de ce terme. Une simple recherche sur Google révèle une myriade de significations et d’explications de l’authenticité.
Le dictionnaire de Cambridge définit l’authenticité comme la qualité d’être spécial et intéressant et de ne pas être identique à quelque chose ou quelqu’un d’autre.

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Computational Linguistics to uncover ghostwriters through stylometry and Ouriginal Metrics

La linguistique informatique pour découvrir les prête-plume et la tricherie contractuelle déloyale – Et ses limites

Selon les discussions théoriques précédentes et les résultats expérimentaux en stylométrie, l’interférence entre les genres et les sujets peut rendre la différenciation entre les auteurs plus difficile. En effet, l’utilisation commune de mots et de phrases qui accompagne les travaux d’écriture sur un même sujet, ainsi que les conventions d’écriture propres à certains genres, rendent difficile l’identification d’une signature d’auteur forte qui puisse être utilisée vérifier l’auteur.

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