« STIC:Mons2014 » : différence entre les versions
| Ligne 61 : | Ligne 61 : | ||
* ( [[Analyses statistiques avec R]] ) | * ( [[Analyses statistiques avec R]] ) | ||
* [[Text mining avec R]] | * [[Text mining avec R]] | ||
* [[Tutoriel tm text mining package]] | * '''[[Tutoriel tm text mining package]]''' - [[Tutoriel tm text mining package/wiki category script]] | ||
* [[Tutoriel koRpus]] | * '''[[Tutoriel koRpus]]''' - '''[[Tutoriel koRpus/test script]]''' | ||
* [[Analyse de sentiments avec R]] | * '''[[Analyse de sentiments avec R]]''' - '''[[Analyse de sentiments avec R/test_script]]''' | ||
Voir aussi: | Voir aussi: | ||
Version du 3 décembre 2014 à 21:00
Séminaire Analyse de Données Textuelles
- Unité de technologie de l'éducation
- Département des Sciences et de la Technologie de l'Education
- Université de Mons
- Mercredi/jeui 3/4 décembre 2014
Animateur
- Daniel K. Schneider
- TECFA, Université de Genève
Résumé du programme
Titre: Méthodes et outils d'analyse de données textuelles, un nouveau souffle ?
L'analyse de données textuelles, notamment sous le label "text mining" connait un nouvel essor grâce à son usage dans les technologies web (indexage, recherche et analytique). Le text mining est aussi utilisé dans le « learning analytics ». Ces derniers ont aussi comme objectif de permettre aux enseignants et aux apprenants de « comprendre ce qui se passe », c’est-à-dire, donner un aperçu du comportement et des productions des participants. Certains comportements et productions sont textuels (travaux, forums, pages wiki, messages, etc.)
Dans ce séminaire nous allons nous pencher sur des outils "text mining" et nous interroger comment ils pourraient contribuer à la qualité de l'enseignement et de l'apprentissage.
La première journée sera d'abord consacrée à une petite introduction aux divers méthodes d'analyse automatique de texte. On explorera ensuite les nouveaux outils en ligne qui permettent d'effectuer des analyses simples de façon conviviale (Voyant, Taporware, DocuBurst, etc).
La deuxième journée sera consacré à une initiation au logiciel R et aux extensions diverses pour récupérer, préparer, transformer et analyser des textes. R semble devenir une solution de choix dans la recherche et malgré l'absence d'une interface conviviale. Un autre avantage de R est qu'on peut l'interfacer avec une plateforme en ligne afin de produire des analyses en temps réel. S'il reste du temps, on fera un petit tour d'autres outils.
Nous allons finir le séminaire avec une discussion sur quelques scénarios d'usage.
Programme détaillé
(adapté à l'audience et à la dynamique du séminaire)
Introduction et survol (mardi matin)
Voir Power Point: disponible ici: http://tecfa.unige.ch/tecfa/talks/schneide/mons2014/
- Les hype cycles: https://hypecycle.umn.edu/
- Motivation
- Diversité de méthodes de traitements informatisés de texte et d'outils: textométrie, linguistique de corpus, text mining, annotations, etc.
- Outils
- Workflow pour les analyses statistiques
Tour d'outils en ligne (mardi après-midi)
- Formulaire de recherche (EduTechWiki Anglais: Sélectionnez "text mining")
Liste de logiciels qu'on discutera
- Voyant: http://voyant-tools.org/
- Taporware: http://taporware.ualberta.ca/~taporware/
- Lexos: http://lexos.wheatoncollege.edu/
- Docuburst: http://vialab.science.uoit.ca/docuburst/
- TextAlyser: http://textalyser.net
- ...
Introduction au text mining avec R (mercredi)
Articles sur R:
- Tutoriels R
- Premiers pas avec R
- Les données R
- Importer des données dans R
- ( Traitement de données alphanumériques avec R )
- ( Analyses statistiques avec R )
- Text mining avec R
- Tutoriel tm text mining package - Tutoriel tm text mining package/wiki category script
- Tutoriel koRpus - Tutoriel koRpus/test script
- Analyse de sentiments avec R - Analyse de sentiments avec R/test_script
Voir aussi:
- Text mining
- Clustering et classification hiérarchique en text mining
- Web scraping
- Forum/Text_mining
- IRaMuTeQ
Usages pédagogiques et suite
- Discussion finale
Ressources
- Listes d'outils
- Data mining and LA tools (EduTechWiki/en)
- Dirt Directory, text mining category. Probably the best source.
- Méthodes qualitatives informatisées
- Bookmarks for Corpus-based Linguists (David Lee), et surtout Software, Tools, Freq Lists, etc.
- Textes en ligne
- Projet Gutenberg: https://www.gutenberg.org/
- Voir aussi Krajka, Jarosław (2007) Corpora and Language Teachers: From Ready-Made to Teacher-Made Collections. CORELL: Computer Resources for Language Learning 1, 36-55. PDF
- Extraire des texte d'un Mediawiki
- Au lieu d'enregistrer une page en HTML, il vaut mieux sortir une version XMLisée via l'Mediawiki
- http://edutechwiki.unige.ch/fmediawiki/api.php?action=parse&format=xml&page=...
- http://fr.wikipedia.org/w/api.php?action=parse&format=xml&page=