Archives par mot-clé : fouille de textes

Approches méthodologiques pour l’étude d’un corpus

Texto ! Textes & Cultures
Le site de la revue Texto ! Textes & Cultures a rassemblé des contributions (en accès libre) de différents acteurs de la communauté scientifique, contributions qui participent pleinement aux  réflexions engagées sur les méthodes liées aux humanités numériques1 (ontologie, fouille d’opinions, automatisation d’analyse textuelle, etc)  : Continuer la lecture de Approches méthodologiques pour l’étude d’un corpus

  1. Quel sens donné aux « humanités numériques » ? Pourquoi pas « humanités digitales » ? Ces questions sont toujours débattues ; lire à ce sujet la réflexion engagée par la Collection Humanités numériques plurielles (HNP) : « Sur le plan intellectuel, scientifique, philosophique ou esthétique, ce label des « humanités numériques » demeure néanmoins largement indéfini en ce qui concerne ses contenus et limites, comme domaine de recherche et d’enseignement, autant que peu structuré dans ses orientations théoriques ou philosophiques. Hormis pour quelques auteurs qui en donnent une définition précise mais peu consensuelle, le label des « humanités numériques » désigne une nébuleuse encore floue et fluctuante d’objets d’études et de débats relatifs au numérique, à ses effets dans la société et dans les professions spécialisées dans l’observation et la formation de cette société, ainsi que dans les techniques et instruments utilisés pour cette observation. […] » []

Des journées d’entraînements JEDI pour les doctorants et ingénieurs !

DES JOURNÉES D’ENTRAÎNEMENTS JEDI POUR LES DOCTORANTS ET INGÉNIEURS !


L’Institut des systèmes complexes (ISCPIF) propose tout au long de l’année des journées d’entrainements JEDI destinées aux doctorants et ingénieurs.

Prochaines formations :
» Text mining, le 2 juin

Le text mining c’est la fouille de textes en langue naturelle, qui traite des séquences de chaînes de caractères à la recherche d’informations structurables. […] Concrètement, durant les 3 heures, nous tenterons de programmer en python une chaîne de travail basique qui extrait des termes intéressants d’un corpus et les regroupe par famille sémantique.

Les techniques abordées seront :

  • récupération d’un corpus par une API externe et gestion des formats
  • chaîne de pré-traitement fondamentale (segmentation, étiquetage morpho-syntaxique, lemmatisation)
  • approche distributionnelle pour le clustering des termes (regroupement des semblables)
  • report des classes obtenues comme annotations dans les textes source

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