CIDE (2016) Lamirel : Différence entre versions
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;Résumé : Dans cet article, nous proposons tout d'abord un état de l'art des méthodes pour la visualisation et l'interprétation des données textuelles, et en particulier des données scientifiques. Nous présentons ensuite nos contributions à ce domaine, sous la forme de méthodes originales pour la classification automatique de documents et l'interprétation facile de leur contenu grâce à des mots-clés caractéristiques et à des classes créées par nos algorithmes. Dans un second temps, nous focalisons notre analyse autour des données évolutives dans le temps. Nous détaillons notre approche par diachronie, particulièrement appropriée à la visualisation des évolutions thématiques. Cela nous permet de conclure en présentant (@Anonymous), un outil de destiné à l'exploration visuelle des données textuelles évolutives. | ;Résumé : Dans cet article, nous proposons tout d'abord un état de l'art des méthodes pour la visualisation et l'interprétation des données textuelles, et en particulier des données scientifiques. Nous présentons ensuite nos contributions à ce domaine, sous la forme de méthodes originales pour la classification automatique de documents et l'interprétation facile de leur contenu grâce à des mots-clés caractéristiques et à des classes créées par nos algorithmes. Dans un second temps, nous focalisons notre analyse autour des données évolutives dans le temps. Nous détaillons notre approche par diachronie, particulièrement appropriée à la visualisation des évolutions thématiques. Cela nous permet de conclure en présentant (@Anonymous), un outil de destiné à l'exploration visuelle des données textuelles évolutives. | ||
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Version actuelle datée du 23 septembre 2016 à 09:14
Vers une interprétation diachronique du contenu de corpus de données numériques : application à l’étude de l’évolution des données scientifiques en ligne
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- Résumé
- Dans cet article, nous proposons tout d'abord un état de l'art des méthodes pour la visualisation et l'interprétation des données textuelles, et en particulier des données scientifiques. Nous présentons ensuite nos contributions à ce domaine, sous la forme de méthodes originales pour la classification automatique de documents et l'interprétation facile de leur contenu grâce à des mots-clés caractéristiques et à des classes créées par nos algorithmes. Dans un second temps, nous focalisons notre analyse autour des données évolutives dans le temps. Nous détaillons notre approche par diachronie, particulièrement appropriée à la visualisation des évolutions thématiques. Cela nous permet de conclure en présentant (@Anonymous), un outil de destiné à l'exploration visuelle des données textuelles évolutives.
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