T-Lab
Description
Qu'est-ce que c'est?
T-LAB est un logiciel qui permet des analyses de contenu et de discours. Il regroupe un ensemble d'outils statistiques et linguistiques. T-LAB est comparable aux outils statistiques tout court comme par exemple SPSS, Statistica, R, sauf que T-Lab est penché vers l'analyse des textes. Ce logiciel permet d'effectuer un pré traitement en segmentant des textes, permettant la lemmatisation automatique et la sélection des mots-clés. Ensuite des analyses plus fine peuvent être effectué: l'analyse des co-occurences, l'analyse thématique et l'analyse comparative.
Qu'est-ce qu'il permet de faire?
À travers un ensemble d'outils d'analyse, T-Lab peut être utilisé dans des pratiques de recherche comme l'Analyse du Contenu, Sentiment Analysis, Analyse Sémantique, Text Mining, Perceptual Mapping, Analyse du Discours, Network Text Analysis. Grace à cette palettes d'outils les utilisateurs peuvent effectuer les analyses suivantes:
- explorer, mesurer et topographier les relations de co-occurrence entre mots-clés;
- réaliser une classification automatique d'unités de contexte et de documents, soit à travers une approche bottom-up (c'est-à-dire à travers l'analyse des thèmes émergents) soit à travers une approche top-down (c'est-à-dire à travers l'utilisation de catégories prédéfinies);
- vérifier quelles unités lexicales (c'est-à-dire mots ou lemmes), quelles unités de contexte (c'est-à-dire phrases ou paragraphes) et quels thèmes sont "typiques" de sous-ensembles de textes spécifiques (par exemple, les discours de certains leaders politiques, les interviews avec certaines catégories de personnes, etc.);
- appliquer des catégories pour la sentiment analysis;
- effectuer différents types d'analyse des correspondances et de clusters analysis;
- créer des cartes sémantiques qui représentent des aspects dynamiques du discours (c'est-à-dire des relations séquentielles entre les mots ou les thèmes);
- personnaliser et appliquer différents types de dictionnaires, aussi bien pour l'analyse lexicale que pour l'analyse du contenu;
- vérifier les contextes d'occurrence (par ex., concordances) de mots et de lemmes;
- analyser tout le corpus ou seulement certains de ses sous-ensembles (par ex. des groupes de documents) en utilisant différentes listes de mots-clés;
- créer, explorer et exporter différents types de tableaux de contingence et de matrices de co-occurrences
Public cible
- Etudiants
- Enseignants/Tuteurs/Managers
- Chercheurs