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L' Analyse documentaire : indexation, classification, clusters
Le document traite des différences entre l'indexation manuelle et automatique dans le cadre de l'analyse documentaire. Il explique les méthodes d'indexation, de classification et de regroupement de documents en clusters, ainsi que les modèles de recherche d'information utilisés. Des applications pratiques dans divers domaines sont également évoquées.
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- 2. © Jean-Philippe Accart,MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 2 Historisches Institut Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Objectifs du cours - Montrer les différences entre indexation manuelle et automatique - Expliquer leur utilité / à la recherche d’information - Idem pour les classifications - Introduire la notion de clusters
- 3. © Jean-Philippe Accart,MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 3 Inhaltserschliessung (I-II): Manuelle und automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut Sommaire Introduction : Retours sur la recherche d’information / à la notion d’info-obésité • L’indexation manuelle • L’indexation automatique • Les classifications • Les clusters
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- 11. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 11 Modèles de la recherche d’information sur les moteurs de recherche 3 paramètres sont à considérer: -> Représentations de documents et de la recherche (traduction informatique) -> Stratégies élaborées de recherche pour des résultats pertinents -> Méthodes de ranking 3 modèles de recherche: - Booléenne - Vectorielle - En utilisant les probabilités
- 12. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 12 II – Indexation manuelle et automatique
- 13. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 13 II – Indexation manuelle • Indexation par dérivation – Les mots-clés servant à l‘indexation sont dérivés du document et „normalisés“ • Indexation par attribution – Les mots-clés sont attribués à un document en utilisant une terminologie autorisée (thesaurus, ontologie, index…) Elle détermine les sujets importants du document. Elle pose la question : qu’est-ce qu’un sujet pertinent ? Fondée sur la lecture humaine et la capacité de comprendre un document.
- 14. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 14 II – Indexation automatique Elle est fondée sur la fréquence des termes trouvés dans un document. Fréquence relative versus absolue - Par document - Relative par rapport à une collection de documents - Elimination des stopswords (mots vides : « le », « la », « de », « du », « ce »…) Fréquence des termes est reliée à la pertinence: sujets principaux sont plus fréquents.
- 15. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 15 II – Indexation automatique 3 modèles: - Booléen - Vectoriel - Probabiliste
- 16. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut Indexation/Classification/Clusters 16 II – Indexation automatique : Modèle booléen Les vecteurs créés (les termes) sont libres. Ils sont générés par hypothèse : Soit B la base vectorielle des mots contenus dans le document. Toute requête R est traitée de la même manière et ne contient que les mots significatifs. Le vecteur (le terme) de la requête est l’union des vecteurs de ses termes significatifs dans B. Le résultat peut être nul.
- 17. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut Indexation/Classification/Clusters 17 II – Indexation automatique : Modèle vectoriel • A partir d‘un ensemble de termes, normalisation des termes et élimination des stopwords • Création d‘une matrice avec les termes restant pour chaque document
- 18. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 17 II – Indexation automatique : Modèle probabiliste • Mesure la probabilité de pertinence d’un document par rapport à une requête • Utilise 2 probabilités pour chaque document : - la probabilité de pertinence du document D, P(per/D), - la probabilité de non pertinence du document D,P(nonper/D) • La fonction de recherche g(D) donne un ordonnancement des documents: g(D) = (P(per/D)/P(nonper/D)) • Probabilités calculées en fonction des termes d’indexation de la base de données
- 19. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 18 III – Les classifications • Classification manuelle : on attribue manuellement des classes prédéfinies à des documents. • Classification automatique : – on attribue automatiquement des classes prédéfinies à des documents – on regroupe des documents automatiquement dans des clusters
- 20. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 19 IV – Les clusters • Il s‘agit de regrouper des documents similaires dans des clusters (ensembles) de documents • Les documents regroupés dans un cluster doivent être similaires • Les documents de clusters différents doivent être dans des clusters différents • Les clusters sont la forme la plus courante d‘un savoir non contrôlé • Non contrôlé = les données ne sont pas annotées
- 21. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 20 IV – Les clusters
- 22. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 21 IV – Les clusters • Ce qu‘il faut retenir de la notion de cluster ou de clustering : – Si un terme trouvé dans un cluster est pertinent, alors les autres termes du cluster le sont également (principe de similarité) – Contrairement à une liste de résultats fournis par un moteur de recherche, la RI avec clustering affiche les documents par similarité donc + de chances de fiabilité de la recherche – http://vivisimo.com (IBM) est un système fondé sur les clusters
- 23. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 22 IV – Les clusters Applications pratiques: - En biologie : pour les plantes, le regroupement de gènes - En médecine: imagerie médicale - En marketing et business: segments de marchés, clients - Réseaux sociaux: reconnaissance de communautés - Sciences sociales: analyse criminologique - Climatologie : analyse des températures et des océans…
- 24. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 23 Bibliographie AMAR M., Les Fondements théoriques de l’indexation : une approche linguistique, Paris, ADBS, 2000. CHARTRON G., DALBIN S., MONTEIL M.-G., VÉRILLON M., « Indexation manuelle et indexation automatique : dépasser les oppositions », Documentaliste/sciences de l’information, vol. 26, no 4-5, 1989, p. 181-187. CHAUMIER J., DEJEAN M., « L’indexation documentaire : de l’analyse conceptuelle humaine à l’analyse automatique morphosyntaxique », Documentaliste/sciences de l’information, vol. 27, no 6, novembre-décembre 1990, p. 275-279. GARFIELD E., « “Science Citation Index” – A New Dimension in Indexing », Science, New Series, vol. 144, n° 3619, 1964, p. 649-654. JOLION J.-M. (dir.), L’Indexation, Paris, Hermès Science Publications, 2001. Numéro de : Document numérique, 2000, vol. 4, no 1-2. MENON B., « Quelle indexation pour l’information professionnelle ? », dans L’Information professionnelle, sous la dir. de Viviane Clavier et Céline Paganelli, Paris, Hermes-Lavoisier, 2013, p. 83-105. TIMIMI I., KOVACS S. (coord.), Indice, index, indexation, Paris, ADBS, 2006. Normes AFNOR, Norme NF Z 47-102 : principes généraux pour l’indexation des documents, Paris, AFNOR, 1996.
- 25. Inhaltserschliessung (I-II): Manuelleund automatische Indexierung Analyse documentaire (I-II): indexation manuelle et automatique Historisches Institut © Jean-Philippe Accart, MAS ALIS 2014/2016 – Indexation/Classification/Clusters 24 Guide d’indexation Rameau, Paris, BnF, 2010, en ligne : <http://guiderameau.bnf.fr/>.