Analyse statistique et géométrique de corpus textuels
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Auteurs : Gabriel Illouz [France] ; Michèle Jardino [France]Source :
- TAL. Traitement automatique des langues [ 1248-9433 ] ; 2001.
Descripteurs français
- Pascal (Inist)
English descriptors
- KwdEn :
Abstract
De grandes bases de données écrites permettent de représenter statistiquement des textes ou des documents en leur associant des vecteurs dans un espace à n dimensions. Le nombre de variables n correspond au nombre de traits ou primitives choisis pour décrire les documents, n est généralement très grand de sorte qu'une représentation planaire n'est pas directement possible. Nous proposons dans cet article un nouvel espace de projection qui représente dans un seul plan toutes les données, contrairement à l'Analyse en Composantes Principales, et avec une repésentation explicite des axes, contrairement à la projection de Sammon. Une partition optimale en trois classes des variables initiales permet de définir l'espace de projection comme un triangle équilatéral dont les sommets sont les barycentres de ces trois classes. Cette partition est obtenue par un algorithme de classification de type nuées dynamiques. La projection des textes dans ce triangle forme un nuage de points qui permet de visualiser leur répartition et de vérifier la pertinence des traits ou primitives choisis. Nous avons testé cette approche sur un ensemble de textes américains (Brown Corpus) en utilisant trois ensembles de traits : les caractères, les mots et les étiquettes grammaticales fournies avec le corpus.
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Le nombre de variables n correspond au nombre de traits ou primitives choisis pour décrire les documents, n est généralement très grand de sorte qu'une représentation planaire n'est pas directement possible. Nous proposons dans cet article un nouvel espace de projection qui représente dans un seul plan toutes les données, contrairement à l'Analyse en Composantes Principales, et avec une repésentation explicite des axes, contrairement à la projection de Sammon. Une partition optimale en trois classes des variables initiales permet de définir l'espace de projection comme un triangle équilatéral dont les sommets sont les barycentres de ces trois classes. Cette partition est obtenue par un algorithme de classification de type nuées dynamiques. La projection des textes dans ce triangle forme un nuage de points qui permet de visualiser leur répartition et de vérifier la pertinence des traits ou primitives choisis. Nous avons testé cette approche sur un ensemble de textes américains (Brown Corpus) en utilisant trois ensembles de traits : les caractères, les mots et les étiquettes grammaticales fournies avec le corpus.</div></front></TEI></record>Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
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