nuages sémantiques

Objet du TD : regroupement de données et culture générale

Nuages sémantiques Les « nuages sémantiques » qui figurent en ci-contre ont été obtenus par un traitement statistique appliqué aux résultats d'une recherche sur l'internet. En cherchant dans un moteur de recherche une suite de mots (par exemple "Rouge à lèvres", "Aïd el Kébir", "Hannoucca" ou "Noël"), on obtient une liste de pages classées par ordre décroissant de pertinence. C'est l'analyse automa-tique de ces pages ou de leur résumé synthétique qui permet d'obtenir le nuage sémantique qui, en annexe, figure dans le cadre situé au dessus de la liste de mots cherchés.

Questions

Étayez vos réponses : 1. En fondant votre réflexion sur les exemples de l'annexe, indiquez en

quelques mots ce que représente un nuage sémantique par rapport à la liste de mots dont il est issu.

2. Faites des hypothèses sur l'algorithme qui permet d'obtenir un nuage sé-mantique.

3. Proposez quelques applications qui pourraient être faites de ces nuages. 4. Indiquez des mots dont vous pensez qu'ils ne devraient pas figurer dans les

nuages sémantiques de l'annexe ; donnez une explication de leur présence. 1

À quoi tient selon vous la qualité d'un nuage sémantique en fonction des données disponibles sur le réseau internet ? Imaginez dans quelles situa-tions le résultat serait le meilleur (respectivement le pire).

Université de BourgogneAnnée universitaire 2017-2018Master 2 pro BDIA — extraction de connaissancesExercices variés

Expliquez notamment la présence de "arme", "bâton" et "feu" dans le premier nuage, 1

17/12/08 01:26Technologies du Langage: Web: Surfez sur les nuages

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DIMANCHE, JANVIER 15, 2006

Web: Surfez sur les nuages

Vous avez sans doute noté ma fascination pour les nuages de mots [1, 2 , 3, 4, 5, 6]. Je trouve qu'ils sont un moyen superbe de

visualiser la thématique et le "monde lexical" d'un texte. Je rêvais depuis un moment d'un moteur qui retournerait ses résultats

sous forme de nuage... J'ai fait divers prototypes à partir de l'API de Yahoo, qui m'ont convaincu qu'on pouvait utiliser les

résumés retournés par le moteur pour générer de tels nuages. Seul petit problème, pour des nuages intéressants, il faut pas mal

de résultats; or, Yahoo n'en retourne pas plus de 100 à la fois, ce qui implique plusieurs requêtes, et un temps de réponse trop

long pour une mise en ligne de l'outil, sans compter la consommation de bande passante...

J'en ai parlé à Philippe Develter de Dir.com, grâce à qui j'ai déjà pu réaliser le Chronologue. Philippe a implanté côté moteur

une partie du traitement, et je peux maintenant générer le nuage en une fraction de seconde. Voici par exemple un petit nuage

d'actualité (bonne Aïd!):

"Aïd el Kébir"

Intéressant à comparer avec d'autres fêtes récentes:

Noël

Hannoucca

Pour les fêtes non-chrétiennes, on précise "fête musulmane", "fête juive". Pour Noël, on parle simplement du Père Noël et des

cadeaux. Amusant non? Gageons que certains vont y voir un moyen d'affiner leurs mots-clés:

"Rouge à lèvres"

ou de satisfaire leur ego :

"Jean Véronis"

Assez ressemblant, je trouve...

Et on peut même restreindre le nuage à une période donnée, exprimée en nombre de jours (exemple: mot-cle dd>60 dd<120)

ou en nombre de mois (mot-cle mm>1 mm<2). Par exemple "segolene royal" mm<1 retourne:

abattage abraham adha afrique aid aid-el-kebir algeriecalendrier celebration conseil el-kebir famille feries fetefetes fin fitr france grande histoire islam jours kebirkippour lieu maroc mois mosquee mouton moutonsmusulman musulmane musulmanes musulmans noeloccasion paris pays photos presse quotidien ramadanreligieuse religieuses religion rituel sacrifice tabaski tunisieville

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Algorithme de clustering La page ci-contre montre sur deux exemples le fonctionnement d'un algorithme de clustering dérivé de celui des K-Moyennes et dédié à la séparation d'une population d'exemples en deux groupes. Son principe est le suivant : 1. Choix aléatoire de deux graines. 2. Regroupement autour de chaque graine de tous les exemples qui sont plus

proches d'elle que de l'autre graine. 3. Tant que les groupes ne sont pas équilibrés (même cardinal à une unité

près), on effectue le changement de groupe des éléments du groupe le plus "gros" qui sont les plus proches de la graine du groupe le plus "petit". Ces nouveaux éléments viennent "grossir" le plus petit groupe.

4. Calcul du barycentre théorique de chaque groupe et sélection comme nou-velle graine de l'exemple du groupe concerné qui en est le plus proche.

5. Retour au 2 tant que les deux groupes évoluent à une oscillation près. En cas d'oscillation, le processus est arrêté à la fin du 3, quand les deux groupes sont équilibrés.

À noter que les étapes 1, 2 et 4 figurent à l'identique dans l'algorithme des K-Moyennes.

Questions

Justifiez vos réponses : 1. Donnez les principales différences en termes de résultats entre le présent

algorithme et l'algorithme des K-Moyennes limité à deux groupes. 2. Que pensez-vous de la qualité d'un tel algorithme ? Proposez des amélio-

rations éventuelles. 3. Cet algorithme peut-il être utilisé dans le cadre d'un algorithme d'appren-

tissage ? 4. Proposez des modifications pour que l'algorithme puisse être étendu au

traitement d'un nombre de groupes quelconque.

1.

2. cardinal : 12

cardinal : 7

graines.

3.

cardinal : 9

cardinal : 10

4.

±barycentre±barycentre

2.

cardinal : 10cardinal : 9

FIN : barycentres stables et groupes équilibrés.

1.

2.

3.

4.

2.

graines.

cardinal : 17 cardinal : 2


déplacement de 7 éléments

±barycentre±barycentre


déplacement de 2 éléments

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