Contextes Clé de Mots Thématiques

Cet outil T-LAB peut être utilisé pour deux buts différents:

a) extraire des ensembles d'unités de contexte qui permettent d'approfondir la valeur thématique de mots-clés spécifiques;
b) extraire les unités de contexte qui résultent les plus semblables à des textes échantillons proposés par l'utilisateur.

Étape par étape, les procédures respectives sont les suivantes:

Case (A)

1- l'utilisateur choisit (double clic) un mot thématique "X" (voir ci-dessous);
2- T-LAB propose une liste de mots (maximum 50) dont les valeurs de co-occurrence avec "X" sont les plus significatifs;
3- l'utilisateur peut enlever les items non pertinents de la liste;
T-LAB assume que la liste sélectionnée est un "query vector" et calcule ses index d'association (c.-à-d. les coefficients de cosinus) avec tous les contextes élémentaires du corpus ou du sous-ensemble sélectionné;
4- l'output est un fichier HTML qui contient une liste des contextes clé les plus significatifs de "X", énumérés par l'ordre décroissant de leurs index d'association.

À la différence de Concordances, qui permet l'extraction de tous les contextes élémentaires dans lesquels les mots clés sélectionnés sont présents (occurrences), et à la différence de Associations des Mots, qui permet l'extraction de tous les contextes élémentaires dans lesquels les mots clés sélectionnés sont accouplés (co-occurrences), cet outil nous permet d'extraire les contextes élémentaires dans lesquels chaque mot clé est associé à d'autres mots (co-occurrences multiples) définissant son champ thématique.

Les outputs, soit en format HTML que TXT contiennent une liste des contextes clé de " X " les plus significatifs, énumérés dans l'ordre décroissant de leurs indices d'association.

Les étapes 1-4 peuvent être réitérées pour "n" mots thématiques.

Case (B)

Il fonctionne comme suit:
1 - l'utilisateur copie / colle un texte "modèle" (max 5000 caractères) dans la case correspondante;
2 - après avoir cliqué l'option "extrait contextes clé ", T-LAB transforme le texte introduit en un vecteur (query vector) et calcule les indices d'association relatifs (c'est-à-dire les coefficients cosinus) avec tous les contextes élémentaires du corpus ou du sous-ensemble sélectionné
.

Les outputs, soit en format HTML qu'en format TXT contiennent une liste des contextes clé qui sont les plus proches au texte en input.
NB: Dans ce cas la mesure de similarité ne tient pas compte des mots multiples dont les chaînes, avec ou sans le trait underscore (" _ "), ne correspondent pas au texte analysé.

Les étapes 1-2 peuvent être réitérées pour "n" textes "modèle".