Différences entre les versions de « STIC:STIC III (2014)/Module 3 »

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* [[Utilisateur:Damien Gauthier|Damien Gauthier]]: Analyse de documents : [[Méthodes de classification en text mining]], A suivre : identification de sujets / feature extracting (période 1 : [[Clustering et classification hiérarchique en text mining]])
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* [[Utilisateur:Damien Gauthier|Damien Gauthier]]: Analyse de documents : [[Analyse de sentiments en text mining]], période 2: [[Méthodes de classification en text mining]], période 1 : [[Clustering et classification hiérarchique en text mining]] )
 
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Version actuelle datée du 18 janvier 2015 à 22:44

1 Programme de la journée présentielle

  • Introduction
  • Présentations (cette fois-ci on partira des projets d'analyse, donc les outils à la fin)
  • Discussion & décisions concernant la suite.

Rappel objectif final:

  • Chaque projet doit aboutir à une page wiki. L'article décrit soit un logiciel, soit une méthode/technique, soit un problème de recherche avec une solution exemplaire.
  • Chaque participant doit être discutant de deux projets (utilisez les pages discussion de chaque page produite).

2 Liste provisoire de projets

2.1 Tutoriels de logiciels

Note pour ceux qui explorent les extensions text mining des outils de data mining ou d'analyse de données. Ces extensions permettent de faire des analyses simples. Leur fonction principale est de préparer un corpus pour des analyses. Typiquement on produira un tableau de proximité que l'on analyse ensuite avec des techniques statistiques.

Outils faciles en ligne (fréquences, concordances, etc.)
  • kamanda0: Tutoriel DocuBurst --> continuer tutoriel, faire minis test pour explorer les fonctions de DocuBurst et pour en pouvoir comprendre son utilité.
    • Discutants: Eirini + Luca
Outils faciles à télécharger
Outils spécialisés et/ou difficiles
Extensions text mining d'outils de data mining
Visualisation de Graphes socio-métriques

2.2 Tutoriels généraux

2.3 Analyses exemplaires de cas