« Text mining avec R » : différence entre les versions

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Version du 28 novembre 2014 à 17:01

Tutoriels R
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⚒ 2014/11/28
Prérequis
Voir aussi

Cet article est une ébauche à compléter. Une ébauche est une entrée ayant un contenu (très) maigre et qui a donc besoin d'un auteur.

A faire (ceci est vraiment un brouillon, la lecture de ce texte peut détruire votre ordinateur)

  • tout réviser et vérifier !!
  • splitter la page en 3-4 sujets
  • fournir du code compact pour des tâches typiques

- Daniel K. Schneider (discussion) 8/24 oct. 2014

Introduction

A faire ....

Sources de données utilisées dans les exemples

R et ses extensions permettent de digérer des formats de documents divers. Dans nos examples, nous allons nous concentrer sur:

Survol de paquets R

Il existe plusieurs paquets utiles pour effectuer des analyses exploratoires de textes. Ces paquets s'installent en règle générale assez facilement. Si vous utilisez R-Studio il suffit de cliquer l'onglet "Install" et taper le nom. Ceci dit, il faut parfois installer d'autres langages comme Java. Sur PC les paquets sont déjà compilés, sous Linux ils sont compilés (ce qui implique qu'il faut avoir installé C, Fortran, Perl, Java, etc.)

Il n'est pas nécessaire de lire cela lors de votre première visite (....)

Utilitaires

  • stringi (permet de manipuler des chaines de caractères)
  • XML (manipulation de fichiers XML/HTML)
  • tau (régler l'encodage, tokeniser, compter)

Text mining paquets à vocation multiple

Ces paquets sont conçus différemment. Certains offrent des analyses de A-Z alors que d'autres offrent surtout un soutien pour toutes les étapes de préparation

tm
tm est un "framework" pour l'analyse de texte. Le logiciel aide pour tout ce qui est préparation, constitution de corpus, analyses simples (fréquences, etc.). On peut construire des tableaux de proximité que l'on peut ensuite analyser avec des outils statistiques.
Voir Tutoriel tm text mining package
Cran.r: tm: Text Mining Package
Home page
Rdocumentation: tm
Il existe des extensions (voir ci-dessous pour certains)
tm.plugin.mail
Permet d'analyser des fichiers emails
tm.plugin.webmining
Inclut des fonctions "web scraping"
tm.plugin.alceste
Permet d'importer des fichiers au form "Aleceste" (voir par exemple IRaMuTeQ)
qdap
Grand éventail d'outils pour analyser des transcriptions (entretiens, dialogues, etc.) , mais on peut l'utiliser pour d'autres types de textes
cran.r: qdap: Bridging the Gap Between Qualitative Data and Quantitative Analysis
home page (sur GitHub)
Rdocumentation: qdap
Description: qdap automates many of the tasks associated with quantitative discourse analysis of transcripts containing discourse including frequency counts of sentence types, words, sentences, turns of talk, syllables and other assorted analysis tasks. The package provides parsing tools for preparing transcript data. Many functions enable the user to aggregate data by any number of grouping variables, providing analysis and seamless integration with other R packages that undertake higher level analysis and visualization of text. [...]
RcmdrPlugin.temis
cran.r: RcmdrPlugin.temis: Graphical Integrated Text Mining Solution
RcmdrPlugin.temis
Homepage (sur R-Forge)
Description: An R Commander plug-in providing an integrated solution to perform a series of text mining tasks such as importing and cleaning a corpus, and analyses like terms and documents counts, vocabulary tables, terms co-occurrences and documents similarity measures, time series analysis, correspondence analysis and hierarchical clustering. Corpora can be imported from spreadsheet-like files, directories of raw text files, Twitter queries, as well as from Dow Jones Factiva, LexisNexis, Europresse and Alceste files.
koRpus
Comprend plusieurs outils, notamment des opérations de bases, des indices populaires de "readabilité" et de diversité, une interface avec TreeTagger
cran.r: koRpus: An R Package for Text Analysis
Homepage
koRpus
Description: A set of tools to analyze texts. Includes, amongst others, functions for automatic language detection, hyphenation, several indices of lexical diversity (e.g., type token ratio, HD-D/vocd-D, MTLD) and readability (e.g., Flesch, SMOG, LIX, Dale-Chall). Basic import functions for language corpora are also provided, to enable frequency analyses (supports Celex and Leipzig Corpora Collection file formats) and measures like tf-idf.
textometrieR
Ne semble pas bien marcher dans R 3.1.1 (dernière mise à jour 2009, manque des choses ?)
Description: Statistical exploration of textual corpora using several methods from french 'lexiometrie' and french 'Data Analysis' schools. It includes methods for exploring irregularity of distribution of lexicon (or other features) accross parts of texts; multidimensionnal exploration ('Analyse des correspondances'), etc.
textometrie
Other version of the above ?
Description: Statistical exploration of textual corpora using several methods from French 'Textometrie' (new name of 'Lexicometrie') and French 'Data Analysis' schools. It includes methods for exploring irregularity of distribution of lexicon features across text sets or parts of texts (Specificity analysis); multi-dimensional exploration (Factorial analysis), etc. Those methods are used in the TXM software.

Analyses spécifiques

mallet
apprentissage machine, utile pour topic modeling
il s'agit d'une interface pour le programme Java "Mallet"
Rdocumentation: mallet
lda
fonctionalités similaires à mallet
Rdocumentation: lda
Description: This package implements latent Dirichlet allocation (LDA) and related models. This includes (but is not limited to)sLDA, corrLDA, and the mixed-membership stochastic blockmodel [...]
sentiment
analyse de sentiments
Rdocumentation: sentiment
Pas disponibles dans R 3.1.1 ?
RTextTools
classification automatique de textes, 9 méthodes à choix
RDocumentation: RTextTools
Description: RTextTools is a machine learning package for automatic text classification that makes it simple for novice users get started with machine learning, while allowing experienced users to easily experiment with different settings and algorithm combinations. The package includes nine algorithms for ensemble classification (svm, slda, boosting, bagging, random forests, glmnet, decision trees, neural networks, maximum entropy), comprehensive analytics, and thorough documentation.
lsa (latent semantic analysis)
Permet de mener des analyses de type LSA
RDocumentation: lsa
Description: The basic idea of latent semantic analysis (LSA) is, that text do have a higher order (=latent semantic) structure which, however, is obscured by word usage (e.g. through the use of synonyms or polysemy). By using conceptual indices that are derived statistically via a truncated singular value decomposition (a two-mode factor analysis) over a given document-term matrix, this variability problem can be overcome.
RWeka
Interface R pour le logiciel Weka (écrit en Java). Weka semble être l'outil le plus populaire en text mining combiné au machine learning (par exemple pour classifier des segments)
RDocumentation: Rweka
Description: An R interface to Weka (Version 3.7.11). Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks written in Java, containing tools for data pre-processing, classification, regression, clustering, association rules, and visualization

Paquets statistiques

maxent
classification automatique de textes avec "maximum entropy" ak multinomial logistic regression

Description: maxent is an R package with tools for low-memory multinomial logistic regression, also known as maximum entropy. The focus of this maximum entropy classifier is to minimize memory consumption [..], particularly sparse document-term matrices represented by the tm package. [...]

proxy
analyses de proximités
Description: Provides an extensible framework for the efficient calculation of auto- and cross-proximities, along with implementations of the most popular ones.
ca
Description: A package for computation and visualization of simple, multiple and joint correspondence analysis.
corrplot
Utile pour afficher par exemple des matrices de type TfIdf (en ligne des mots, en colonne des textes et en cellule un graphique qui représente le "poids" du mot)
Description: The corrplot package is a graphical display of a correlation matrix, confidence interval or any sort of Matrix (is.corr=FALSE). It also contains some algorithms to do matrix reordering.

....

Survol d'analyses

Préparation de documents

  • Pour préparer des "sacs de mots" nettoyés et pour fabriquer des tableaux de fréquences ou de proximité, on conseille d'utiliser tm

Analyses de type ALCESTE

Iramutec est un logiciel (Interface de R) qui permet de faire un certain nombre d'analyses statistiques relativement facilement. On peut considérer que ce logiciel est une implémentation open source des fonctionnalités populaires du logiciel commercial Alceste et de la méthode ALCESTE ("Analyse des Lexèmes Cooccurrents pour un Ensemble de Segmentations du Texte en Énoncés") sous-jacent développée par Max Reinert.

Selon le site officiel, «Alceste, à partir d’un corpus, effectue une première analyse détaillée de son vocabulaire, et constitue le dictionnaire des mots ainsi que de leur racine, avec leur fréquence. Ensuite, par fractionnements successifs, il découpe le texte en segments homogènes contenant un nombre suffisant de mots, et procède alors à une classification de ces segments en repérant les oppositions les plus fortes. Cette méthode permet d’extraire des classes de sens, constituées par les mots et les phrases les plus significatifs, les classes obtenues représentent les idées et les thèmes dominants du corpus. L’ensemble des résultats triés selon leur pertinence, accompagnés de nombreuses représentations graphiques et de différents rapports d’analyse, permet à l’utilisateur une interprétation aisée et efficace.»

Préparation du texte à analyser

Ce logiciel ne lit que des fichiers text nettoyés. Un texte ne peut pas contenir des "*". Il faut les préparer avec R par exemple.

Un corpus est un seul grand fichier et qui contient un balisage "Alceste" (introduit ci-dessous). On peut le créer de plusieurs façons, par exemple avec R ou manuellement.

Selon le manuel,

  • Les fichiers d'entrée doivent être au format texte brut (.txt), et de préférence contenir les caractères de ponctuations.
  • Dans ce formatage, l'unité de base est appelée « Texte ». Un texte peut représenter un entretien, un article, un livre ou tout autre type de documents. Un corpus peut contenir un ou plusieurs textes (mais au minimum un).

Dans le fichier corpus, les "textes" sont introduits par quatre étoiles (****) suivies d'une série de variables étoilées (variables illustratives) séparées par un espace. 

**** *prom_tetris *jeu_play-the-news *var_x-y
contenu du texte ....

**** *prom_tetris *jeu_TechnoCity
contenu du texte ....

A l'intérieur d'une section "texte", on peut aussi identifier des thématiques 

**** *prom_tetris *jeu_play-the-news *var_x-y
-*thematique1
contenu du texte .....
 -*thematique2
contenu du texte .....

Concatener tous les fichiers d'un répertoire sous Linux (devrait aussi marcher sur un Mac) 

 ls -aQ | xargs cat > corpus.txt

LSA

Packages:

  • irlba
  • clustrd

Adapter (si nécessaire) la DTM produit avec le paquet tm 

dtm.to.sm <->
 sparseMatrix(i=dtm$i, j=dtm$j, x=dtm$v,
              dims=c(dtm$nrow, dtm$ncol))
}

Topic Modeling

(à faire)

Liens

Articles d'introduction

  • Ingo Feiner (2014). Introduction to the tm Package Text Mining in R, http://cran.r-project.org/web/packages/tm/vignettes/tm.pdf
    • Official "vignette" (introductory text included with the package). Quote: “This vignette gives a short introduction to text mining in R utilizing the text mining framework provided by the tm package. We present methods for data import, corpus handling, preprocessing, metadata management, and creation of term-document matrices.”
  • Ingo Feinerer, Kurt Hornik, David Meyer (2008). Text Mining Infrastructure in R, Journal of Statistical software, Vol. 25, Issue 5, http://www.jstatsoft.org/v25/i05/ (open contents)
    • Article complet par les auteurs du package et qui introduit le paquet tm (version 2008). Il contient aussi des exemples.

Sites

Exemples et/ou textes informels

  • Text mining with R (slides) by Aleksei Beloshytski
    • Montre (superficiellement) notamment comment analyser un blog, c'est à dire extraire les contenus, puis extraire les thèmes les plus populaires, clustering, etc.

Statistiques

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