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Programming Historian @ProgHist
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Publiée récemment ! Une nouvelle leçon @ProgHist de Sabrina Granger, Baptiste Mélès & Frédéric Santos doi.org/10.46430/phfr0034 Merci @ch_mainardi, Magaye Sall & Martin Amouzou pour l’évaluation, et merci @MathelierDaphne pour le suivi éditorial.

Préserver et rendre identifiables les logiciels de recherche avec Software Heritage

Cette leçon présente des modalités d'archivage adaptées aux spécificités du logiciel et à différents profils d’utilisateur·ices. Les bonnes pratiques pour citer les logiciels, ainsi que des méth...

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Apprenez à compter les occurrences de mots dans des textes avec Python grâce à ce tutoriel de @ProgHist en français ! doi.org/10.46430/phfr0025

Décomptes d'occurrences de mots en Python

Compter les occurrences de mots spécifiques dans une liste peut constituer une source de données utiles. Cette leçon vous apprendra comment compter ces occurrences facilement en Python.

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¿Eres defensor de la #CienciaAbierta? Participa en la revisión abierta por pares de @ProgHist y brinda tu opinión sobre nuestra reciente ronda de propuestas. Únete a nuestra comunidad de revisores: tinyurl.com/buscamos-revisor…

Buscamos revisores para nuestra edición en español

En Programming Historian en español buscamos revisores voluntarios para contribuir al desarrollo de lecciones que se publicarán a lo largo de 2025.

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Keen to share your #DigitalHumanities research methods? Consider writing a @ProgHist lesson. Everything we publish is #DiamondOpenAccess Our English edition is receiving new proposals here: tinyurl.com/en-proposals-202… #CallForPapers
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Recently published! A new @ProgHist lesson by Ian Goodale doi.org/10.46430/phen0121 Thanks to @wjb_mattingly and Merve Tekgürler for their reviews, and to @lachapot for editing.

Analyzing Multilingual French and Russian Text using NLTK, spaCy, and Stanza

This lesson covers tokenization, part-of-speech tagging, and lemmatization, as well as automatic language detection, for non-English and multilingual text. You’ll learn how to use the Python pac...

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Souhaitez-vous enseigner à nos lecteurs vos connaissances pratiques d'une méthode ou d'un outil numérique ? ✍️ Rédigez une leçon @ProgHist ! Notre revue française fait appel aux propositions de nouvelles leçons et traductions. En savoir plus : tinyurl.com/fr-appel-a-contr…
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Passer des textes aux chiffres: apprenez à utiliser Python pour réaliser des comptages sur des textes avec cette leçon de @ProgHist en français : doi.org/10.46430/phfr0025

Décomptes d'occurrences de mots en Python

Compter les occurrences de mots spécifiques dans une liste peut constituer une source de données utiles. Cette leçon vous apprendra comment compter ces occurrences facilement en Python.

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Continúa la serie sobre Python con esta segunda lección sobre el lenguaje HTML para aprender a descargar datos de webs más adelante #HumanidadesDigitales doi.org/10.46430/phes0030

Para entender páginas web y HTML

Esta lección te introduce a las estructuras de HTML y de páginas web.

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¿Has considerado revisar una lección de @ProgHist? Tus comentarios nos ayudarán a desarrollar otro recurso de aprendizaje de alta calidad para humanistas digitales de todo el mundo. Expresa tu interés ahora: tinyurl.com/buscamos-revisor…

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Aprende los conceptos básicos y el funcionamiento de un archivo HTML con esta lección de Turkel y @adam_crymble traducida por @Victor_Gayol doi.org/10.46430/phes0030

Para entender páginas web y HTML

Esta lección te introduce a las estructuras de HTML y de páginas web.

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Interested in network analysis? @martenduering shows how to extract your data and visualize it with Palladio: doi.org/10.46430/phen0044

From Hermeneutics to Data to Networks: Data Extraction and Network Visualization of Historical...

Network visualizations can help humanities scholars reveal hidden and complex patterns and structures in textual sources. This tutorial explains how to extract network data (people, institutions...

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Publiée récemment ! Une nouvelle traduction de la leçon de W.J. Turkel et @Adam_Crymble doi.org/10.46430/phfr0033 Merci à Fantine Horvath pour sa traduction Merci @jburnford, @REBOULMarianne & Frederik Elwert pour l’évaluation, et Matthias Gille Levenson pour le suivi éditorial

Normaliser des données textuelles avec Python

L'objectif de cette leçon est de reprendre la liste créée dans la leçon « Du HTML à une liste de mots » et de la rendre plus simple à analyser en normalisant ses données.

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