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Lecture et annotation collaborative des contributions au #GrandDébat (#opensource et #opendata)

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https://t.co/gQ99PRLZc5

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@Benavent Les textes du #GrandDebat sont en tout point similaires aux Misérables. Les Français, ces littéraires qui s'ignorent ? Sur les 50 caractères les plus fréquents, la seule différence notable est le manque de tirets dans le #GrandDebat. Il y a sans doute + de dialogues chez Hugo !

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L'analyse automatisée des textes du #GrandDébat est désormais terminée grâce à la lettrologie🔤Le nuage de lettres et le camembert des idées résument bien la pensée des Français. Pardon à tous de vous avoir fait lire sur https://t.co/4Nt75zDg03 alors qu'il suffisait de compter🔢

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@AdrienGazouille On se contentera d'un nuage de mots 😉

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Sur https://t.co/4Nt75zDg03, chacun peut désormais écrire un texte libre pour résumer les contributions qu'il a lues. Venez démontrer que les camemberts, les histogrammes et autres nuages de mots ne valent pas votre prose pour restituer tant d'idées et d'émotions ! #GrandDébat

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@FCPE78 @CodeForFR Oui. #OpenData et #OpenSource. Le code est ici https://t.co/lsHTPnraue. Vous pouvez monter une instance (et cela nous fera plaisir que notre travail serve ailleurs). Il n'y a pas encore de documentation pour monter une instance, mais vous pouvez nous écrire par MP pour en parler.

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Petit à petit, l'oiseau fait son nid 🐦... En moins de deux mois, les annotateurs acharnés des verbatims du #GrandDebatNational viennent de franchir la barre des 200 000 textes annotés. Et chaque texte a été lu entre 3 et 4 fois en moyenne ! Merci et bravo à tous !

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@Octolithe @Entendre_France Nous avons travaillé ensemble, notamment sur la définition des tags par défaut sur les questions communes, et sur des expérimentations de machine learning pour extrapoler. Mais, à l'heure actuelle, notre site ne contient que les verbatims "officiels".

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@nrv75 @JohanRicher Ça nous intéresse ! Peut-on en parler ?

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@tgthierry1 @celinecalvez @LaREM_AN @RichardFerrand @PaulaForteza @MaudPetit_AN94 @jrcazeneuve @F_BACHELIER @JFEliaou @jnbarrot @AssembleeNat @92enmarche Pour le sens, on vous propose de faire un tour ici : https://t.co/4Nt75zDg03 Effectivement, on croit plus aux humains pour comprendre ce qui est écrit 😉

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Suite au #hackGDN, nous porterons demain à l'@AssembleeNat 2 messages issus de la https://t.co/4Nt75zDg03 :
➡��aucun camembert de synthèse ne vaut 1h de #lecture des textes bruts
➡️il faut exiger la #traçabilité des synthèses officielles (liens verbatims - statistiques agrégées)

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@CitoyensGilets @philipepascot Confirmation. Aucun découragement par ici. On a la pêche. Je dirais même "on a la super pêche" 😉 Déjà 192 887 textes lus et annotés plusieurs fois chacun par 1 047 bénévoles !

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@cq94 @omartineau 62 minutes en moyenne à annoter par personne inscrite ! Mais chaque texte est relu plusieurs fois pour atténuer les biais individuels.

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1000 ! Vous êtes 1000 à avoir considéré que si d'autres avaient passé du temps à écrire sur #GrandDebat, venir les lire était important. Merci ! En moyenne, vous avez consacré 1h chacun à annoter et lire 250 textes. Continuons sur https://t.co/4Nt75zDg03

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@PaulaForteza @SebLecornu @EmmWargon @ValeriePetit_EM @RichardFerrand @Entendre_France @bluenove @cq94 @CodeForFR @RegardsCitoyens Les catégories et sous-catégories affectées par l'IA de @QwamCI à chacun des 4 millions de verbatim seront-elles publiées ? La traçabilité de l'analyse finale "X% des répondants écrivent que Y" nous semble une transparence essentielle à la sincérité de la synthèse.

[Frédéric Bardolle @f14e_]

« Avec notre #IA, nous sommes capables de comprendre toutes les réponses du #GrandDebatNational »

Pendant ce temps-là, chez @PayPal... 💁

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@seiteta @PayPal Contresens après 3 mots ! Pour des exemples de contresens issus du #GrandDebat, c'est sur https://t.co/pIyq4bzdEf !

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@PeuxMoi Tout est en #OpenData, dans un fichier CSV actualisé chaque nuit ici https://t.co/t7Pvsm0cBl Pour le moment, environ 170 000 textes ont été annotés. Nous imposons au moins 3 passages concordants sur chaque avant de passer aux textes suivants.

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@PeuxMoi @QwamCI On est prêt : les annotations humaines sont mises en #OpenData chaque nuit. Pour l'autre côté, il faut demander aux robots où ils en sont. En attendant, on vous a préparé quelques exemples https://t.co/7VsO8JFgGA

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La https://t.co/4Nt75zDg03 fait peau neuve et vous propose de défier l'#IA sur les données du #GrandDebatNational ! Ferez-vous mieux qu'elle sur 3 phrases tests ? Venez le découvrir.