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N etwork o f E xcellence in Text Mi ning & its application in S tatistics

N etwork o f E xcellence in Text Mi ning & its application in S tatistics. COMPARAISON DES LOGICIELS DE TRAITEMENT DES DONNEES TEXTUELLES par Sofia Triantafyllidou Maître du stage : Antoine Spinakis Professeur responsamble : Nicolas Loménie.

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Presentation Transcript

  1. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics COMPARAISON DES LOGICIELS DE TRAITEMENT DES DONNEES TEXTUELLES par Sofia Triantafyllidou Maître du stage : Antoine Spinakis Professeur responsamble : Nicolas Loménie

  2. NetworkofExcellencein TextMining& its applicationinStatistics TEXT MINING OU TEXT DATA MINING • Sortir l’information pertinente à partir des données textuelles, non structurées • Apartir des textes non structurés, créer une forme intermédiaire (FI) des données qui va servir à l’extraction de l’information souhaitée.

  3. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics LE CADRE DU TEXT MINING Forme intermédiaire basée sur les documents classification catégorisation visualisation Forme intermédiaire basée sur des concepts modèle de prédiction visualisation Affinement du text Extraction de l’information

  4. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics APERCU DU PROCESSUS DE COMPARAISON 1ère phase: preparation du processus d’evaluation 1ère étape Sélection des logiciels text mining à comparer 2ème étape Description générale de ces logiciels 3èmeétape Présentation des critères d’évaluation 2ème phase: comparaison des logiciels TM seléctionés 4èmeétape Comparaison des outils de text mining selon les critères d’évaluation

  5. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics LOGICIELS SELECTIONES • ALCESTE • ATLAS.ti • Hyperbase • IBM Intelligent Miner for Text • Intex • Lexico • NUD*IST • SAS Text Miner • SPAD • Sphinx Lexica • SPSS • STING • Technology Watch from IBM • Temis on Line Miner

  6. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics CRITERES D’EVALUATION • CARACTERISTIQUES TECHNIQUES • PROCESSUS DU TRAITEMENT DES DONNEES TEXTUELLES • METHODES D’ANALYSE • PRESENTATION DES RESULTATS • METHODES DE VISUALISATION • AUTOMATISMES

  7. Network of Excellencein Text Mining & its application in Statistics EXEMPLE DE PRESENTATION DES RESULTATS QUARACTERISTIQUES TECHNIQUES

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