T-LAB Home
T-LAB 10.2 - AIUDA EN RED Prev Page Prev Page
T-LAB
Introducción
Qué hace y qué permite hacer
Requisitos y prestaciones
Preparación del corpus
Preparación del corpus
Criterios Estructurales
Criterios Formales
Archivo
Importar un único archivo...
Preparar un Corpus (Corpus Builder)
Abrir un projecto ya existente
Configuraciones de Análisis
Configuración Automática y Personalizada
Personalización del Diccionario
Análisis de Co-ocurrencias
Asociaciones de Palabras
Análisis de Co-Palabras y Mapas Conceptuales
Comparaciones entre Parejas de Palabras-Clave
Análisis de Secuencias y Análisis de Redes
Concordancias
Co-occurrence Toolkit
Análisis Temáticos
Análisis Temático de Contextos Elementales
Modelización de Temas Emergentes
Clasificación Temática de Documentos
Clasificación Basada en Diccionarios
Textos y Discursos como Sistemas Dinámicos
Análisis Comparativos
Análisis de Especificidades
Análisis de Correspondencias
Análisis de Correspondencias Múltiples
Cluster Analysis
Descomposición de Valores Singulares
Herramientas Léxico
Text Screening / Desambiguaciónes
Vocabulario
Palabras Vacías
Multi-Palabras
Segmentación de Palabras
Otras Herramientas
Variable Manager
Búsqueda avanzada en el Corpus
Clasificación de Nuevos Documentos
Contextos Clave de Palabras Temáticas
Exportar Tablas Personalizadas
Editor
Importar-Exportar una lista de Identificadores
Glosario
Análisis de Correspondencias
Cadenas de Markov
Chi-cuadrado
Cluster Analysis
Codificación
Contextos Elementales
Corpus y Subconjuntos
Desambiguación
Documentos Primarios
Especificidad
Graph Maker
Homógrafos
IDnumber
Índices de Asociación
Isotopía
Lematización
Lexia y Lexicalización
MDS
Multiwords (Multi-Palabras)
N-gramas
Naïve Bayes
Normalización del Corpus
Núcleos Temáticos
Ocurrencias y Co-ocurrencias
Palabras y Lemas
Palabras Clave
Perfil
Polos de Factores
Stop Word List
Tablas de Datos
Umbral de Frecuencia
TF-IDF
Unitad de Análisis
Unidad de Contexto
Unidad Lexical
Valor Test
Variables y Modalidades
Bibliografía
www.tlab.it

Índices de Asociación


En T-LAB los índices de asociación (o de similitud) se utilizan para analizar las co-ocurrencias de las unidades lexicales (LU, lexical units) en el interior de los contextos elementales (EC, elementary contexts), es decir datos binarios del tipo presencia/ausencia.

Por ejemplo, dadas dos LU y diez EC, se puede crear el siguiente ejemplo

Los mismos datos se pueden representar del siguiente modo:

Generalizando y usando las letras del alfabeto:

Las fórmulas correspondientes a los seis índices de asociación usados por T-LAB son las siguientes:

Suponiendo que se han obtenido los coeficientes de las relaciones entre diez LU, podemos crear unatabla como la siguiente:

De hecho, T-LAB crea y analiza tablas análogas de dimensiones N x N (en la que N puede corresponder a varios centenares de columnas), tanto con Multidimensional Scaling como con Cluster Analysis.

Las mismas tablas se utilizan también para calcular los índices de semejanza de segundo orden asociados a las parejas de palabras claves (véase herramienta de Asociaciones de Palabras).