Text Mining - Formation

- Introduction

• Présentation de l’analyse statistique textuelle
• Domaines d’application
• Exemples d’utilisation
• Présentation du logiciel de traitement

- Importation des données

• Les diverses natures et sources de données textuelles utilisables
• Procédures d’importation selon la nature des données
• Exemples d’importation

- Codification : du texte brut au tableau statistique

• Données textuelles et données contextuelles
• Création du tableau lexical : la création des documents
• Prétraitement des données textuelles (mise en forme, lemmatisation)
• Dictionnaire des termes

-Analyse descriptive

• Calcul de la fréquence de mots : identifier les termes ou concepts les plus récurrents
• Bilan lexical par document, par variable de contexte
• Table de dissimilarité entre documents ou entre modalités de variable contexte
• Spécificités : termes sur- ou sous-représentés dans une modalité d’une variable de contexte
• Co-occurrences : termes spécifiques des documents qui contiennent un terme donné.
• Contexte dans lequel un mot est cité, permet d’éclairer le sens du texte
• Nuage de mots (« word_cloud »)

- Analyse multidimensionnelle

• Permet de révéler le sens profond des données textuelles et de synthétiser l’information contenue dans les données
• Analyse factorielle des correspondances (Examen multidimensionnel du lien des termes entre eux, avec les documents et avec les variables de contexte)
• Classification ascendante hiérarchique des documents en groupes homogènes au regard des termes et des variables de contexte

- Traitement complet d’un exemple réel