Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l’École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Poster De Conférence Année : 2022

Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l’École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon

Résumé

Au cours de ces dernières années, l'exercice du mémoire est devenu un objet clé pour accéder à la pratique du métier d'architecte. C'est une production jeune, dense, d'un volume réduit, souvent interdisciplinaire, difficile à cerner dû à la diversité des thèmes abordés au sein de la discipline. Malgré tout, c'est un corpus que l'on qualifierait comme homogène car fédéré autour d'une discipline. D'autre part, le traitement automatique du langage - ou Natural Language Processing (NLP) - a connu un essor considérable avec la démocratisation du Big Data et des nouveaux paradigmes d'apprentissage machine. Ils permettent notamment une représentation du langage plus robuste et plus fine. Nous proposons d'appliquer ces méthodes sur le corpus formé par les mémoires d'architecture produits à l'ENSAL au cours de l'année 2018, dans le but de proposer une représentation exhaustive des thèmes abordés par les étudiants, puis en faire une synthèse.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03906819 , version 1 (19-12-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-03906819 , version 1

Citer

Antoine Gros. Cartographie sémantique des mémoires d'architecture niveau Master de l’École Nationale Supérieure d'Architecture de Lyon. SCAN’22 - 10e Séminaire de Conception Architecturale Numérique, Oct 2022, Lyon, France. . ⟨hal-03906819⟩

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