« Topic modelling en text mining » : différence entre les versions

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== Introduction ==
Selon [https://fr.wikipedia.org/wiki/Topic_model Wikipedia] (01/2023), {{citation|En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document}}


== Références ==
== Références ==

Dernière version du 9 janvier 2023 à 16:33

Introduction

Selon Wikipedia (01/2023), «En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document»

Références

  • Ghosh, S, Roy, S et Bandyopadhyay, S. (2012). A tutorial review on Text Mining Algorithms. International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 1(4) (pdf)
  • Gupta, V. et Lehal, G. (2009) A Survey of Text Mining Techniques and Applications. Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, 1(1) (pdf)
  • Pons-Porrata, A., Berlanga-Llavori, R. et Ruiz-Shulcloper, J. (2007). Topic discovery based on text mining techniques. Information Processing and Management, 43, 752-768.
  • Radovanovic, M. et Ivanovic, M. (2008) Text Mining: approaches and applications. Novi Sad Journal of Mathematics, 38(3).
  • Tellier, I. (s.d.) Introduction à la fouille de textes. (pdf)

Références R

  • Package LDA : [1], Manuel en pdf