COMPARAISON DES LOGICIELS DE TRAITEMENT DES DONNEES TEXTUELLES

TEXT MINING OU TEXT DATA MINING Network of Excellence in Text Mining & its

LE CADRE DU TEXT MINING Network of Excellence in Text Mining & its application

APERCU DU PROCESSUS DE COMPARAISON 1ère phase: preparation du processus d’evaluation 1ère étape Sélection

LOGICIELS SELECTIONES • ALCESTE • ATLAS. ti • Hyperbase • IBM Intelligent Miner for

CRITERES D’EVALUATION • CARACTERISTIQUES TECHNIQUES Network of Excellence in Text Mining & its application

EXEMPLE DE PRESENTATION DES RESULTATS QUARACTERISTIQUES TECHNIQUES Network of Excellence in Text Mining &

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

TEXT MINING OU TEXT DATA MINING Network of Excellence in Text Mining & its application in Statistics • Sortir l’information pertinente à partir des données textuelles, non structurées • A partir des textes non structurés, créer une forme intermédiaire (FI) des données qui va servir à l’extraction de l’information souhaitée.

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

APERCU DU PROCESSUS DE COMPARAISON 1ère phase: preparation du processus d’evaluation 1ère étape Sélection des logiciels text mining à comparer 2ème étape Network of Excellence in Text Mining & its application in Statistics 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

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

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

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