Mining Textual Data through Term Variant Clustering : the TermWatch system

Résumé : Nous présentons un system e cartographie des sujets de recherche dans un corpus. TermWatch révèle ce dont traite un ensemble de textes en combinant approche purement statistiques et approches symboliques. Dans ce papier, une expérience de classification non-supervisée est effectuée sur un corpus de textes issus de 16 revues en science d'information. Les résultats obtenus montrent que TermWatch a été à même de capter des phénomènes à faible fréquence que les méthodes usuelles d'agrégation négligent souvent. Les résultats mettent également l'accent sur la puissance expressive des variations terminologiques en tant que mécanisme qui illustre la structure des thèmes de recherche dans un corpus donné.
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Contributeur : Fidelia Ibekwe-Sanjuan <>
Soumis le : dimanche 10 avril 2005 - 14:48:02
Dernière modification le : mardi 3 février 2015 - 15:37:46
Document(s) archivé(s) le : samedi 3 avril 2010 - 21:50:22

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Fidelia Ibekwe-Sanjuan, Eric Sanjuan. Mining Textual Data through Term Variant Clustering : the TermWatch system. Recherche d'Information Assistée par Ordinateur (RIAO 2004)., 2004. 〈sic_00001405〉

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