Représentations du texte pour la classification arborée et l’analyse automatique de corpus. Application à un corpus d’historiens latins
Résumés
Nous exposons ici différentes méthodes de classification automatique des textes littéraires et nous en comparons les performances, notamment en ce qui concerne leur aptitude à traduire les structurations génériques du corpus. Nous montrons qu’une approche topologique des textes, qui prend en compte leur linéarité fondamentale, c’est-à-dire l’ordre macro- et micro-structurel de leurs différentes unités constitutives, permet d’obtenir de meilleurs résultats classificatoires que les méthodes traditionnelles qui tendent à négliger cette structure linéaire.
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Mots-clés :
analyse arborée, classification générique, motif, structure linéaire, topologie textuelle, treillis, voisinageKeywords:
generic classification, lattice, linear textual structures, motif (pattern), neighbourhood, texts topological approach, tree analysisPour citer cet article
Référence papier
Sylvie Mellet, Nguyen Xuan Luong, Dominique Longrée et Jean-Pierre Barthelemy, « Représentations du texte pour la classification arborée et l’analyse automatique de corpus. Application à un corpus d’historiens latins », Mathématiques et sciences humaines, 187 | 2009, 107-121.
Référence électronique
Sylvie Mellet, Nguyen Xuan Luong, Dominique Longrée et Jean-Pierre Barthelemy, « Représentations du texte pour la classification arborée et l’analyse automatique de corpus. Application à un corpus d’historiens latins », Mathématiques et sciences humaines [En ligne], 187 | Automne 2009, mis en ligne le 15 décembre 2009, consulté le 28 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/msh/11152 ; DOI : https://doi.org/10.4000/msh.11152
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