Langues romanes

Les langues romanes, aussi appelées langues latines ou encore langues néo-latines, sont un groupe de langues issues du latin vulgaire, plus précisément du latin véhiculaire. Utilisés pour la communication sur toute l'étendue de l'Empire romain, le latin véhiculaire a évolué en plusieurs langues romanes dont trois : le castillan, le français et le portugais, ont connu une expansion mondiale à partir du . La distinction entre langue et dialecte étant assez arbitraire, on peut définir d'une vingtaine à une cinquantaine de langues romanes. Les plus parlées dans le monde sont l'espagnol (490 millions de locuteurs natifs), le portugais (288), le français (75), l'italien (64), le roumain (25) et le catalan (11). La plupart des autres sont menacées d'extinction. Nom Roman est un nom masculin issu de l'ancien français romanz (v. 1135), lui-même issu du bas latin romanice (« à la façon des Romains », par opposition à celle des Barbares), et désignant dès le la langue vernaculaire

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This course gives an introduction to the fundamental concepts and methods of the Digital Humanities, both from a theoretical and applied point of view. The course introduces the Digital Humanities circle of processing and interpretation, from data acquisition to new understandings.

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Multilingual bottleneck features for subword modeling in zero-resource languages

Enno Hermann

How can we effectively develop speech technology for languages where no transcribed data is available? Many existing approaches use no annotated resources at all, yet it makes sense to leverage information from large annotated corpora in other languages, for example in the form of multilingual bottleneck features (BNFs) obtained from a supervised speech recognition system. In this work, we evaluate the benefits of BNFs for subword modeling (feature extraction) in six unseen languages on a word discrimination task. First we establish a strong unsupervised baseline by combining two existing methods: vocal tract length normalisation (VTLN) and the correspondence autoencoder (cAE). We then show that BNFs trained on a single language already beat this baseline; including up to 10 languages results in additional improvements which cannot be matched by just adding more data from a single language. Finally, we show that the cAE can improve further on the BNFs if high-quality same-word pairs are available.

2018

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Intégration. Réfugiés dans quartier résidentiel

Katerina Skarkova

Affluant en l'Europe, le nombre de réfugiés des pays affectés par des conflits politiques ne cesse d'augmenter. La question de l'intégration de ces migrants est au coeur des discussions politiques, et pourtant les réponses proposées ne sont toujours pas satisfaisantes. En effet, l'hébergement des réfugiés en périphérie, dans des baraques ou des casernes abandonnées – la solution habituellement prisée – n'aide pas à l'intégration et la rend, au contraire, d'autant plus difficile, voire impossible. Quelle serait la situation si les migrants pouvaient partager les quartiers résidentiels des habitants locaux? Cela baisserait-il la vague de mécontentement des locaux envers les nouveaux arrivés? Comment fonctionnerait une telle coexistance dans les quartiers centraux de nos villes? Cette idée est imaginée dans le quartier bernois de la “Lorraine“. Une cour, bordée de fonctions publiques et communautaires pouvant être utilisées par les migrants et les locaux, crée un nouvel espace public dans la zone bâtie existante. La cour permet des échanges tant au niveau matériel que social: un échange de travail, de marchandise, de connaissance et de culture. Aux étages supérieurs, les colocations cohabitées par les migrants et les résidents locaux permettent cette fois un échange dans un environnement plus privatif. Le projet offre aux réfugiés la possibilité de s'intégrer activement et de manière constructive à la vie quotidienne de la nouvelle culture, et permet parallèlement aux habitants du quartier de profiter des savoir-faire des nouveaux venus.

2015

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Multilingual and Unsupervised Subword Modeling for Zero-Resource Languages

Enno Hermann

Subword modeling for zero-resource languages aims to learn low-level representations of speech audio without using transcriptions or other resources from the target language (such as text corpora or pronunciation dictionaries). A good representation should capture phonetic content and abstract away from other types of variability, such as speaker differences and channel noise. Previous work in this area has primarily focused unsupervised learning from target language data only, and has been evaluated only intrinsically. Here we directly compare multiple methods, including some that use only target language speech data and some that use transcribed speech from other (non-target) languages, and we evaluate using two intrinsic measures as well as on a downstream unsupervised word segmentation and clustering task. We find that combining two existing target-language-only methods yields better features than either method alone. Nevertheless, even better results are obtained by extracting target language bottleneck features using a model trained on other languages. Cross-lingual training using just one other language is enough to provide this benefit, but multilingual training helps even more. In addition to these results, which hold across both intrinsic measures and the extrinsic task, we discuss the qualitative differences between the different types of learned features.

2020

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Français

Le français est une langue indo-européenne de la famille des langues romanes dont les locuteurs sont appelés francophones. Elle est parfois surnommée la langue de Molière. Le français est parlé, en

Latin

Le 'latin' (en latin : Lingua Latīna ou Latīna Lingua) est une langue italique de la famille des langues indo-européennes, parlée à l'origine par les Latins dans le Latium de la Rome antique. Le lat

Italien

Litalien (en italien : italiano) est une langue appartenant au groupe des langues romanes de la famille indo-européenne. Il existe un très grand nombre de dialectes italo-romans. Comme beaucoup de