Analyse
Analyse du corpus
Loi de Zipf
Étapes de l'analyse
Journal debug
0%
[info] Prêt.
Corpus
Corpus importé
Prévisualisation
Importez un fichier texte pour afficher un extrait ici.
Annotation
Annotation du corpus
Import de add_expression_fr.csv, prévisualisation annotée
et gestion du dictionnaire d'expressions de session.
Aide : le plus simple est de surligner, copier puis coller les expressions à transformer dans le dictionnaire. Par exemple, intelligence artificielle deviendra intelligence_artificielle.
Vous pouvez enregistrer votre dictionnaire d'expressions, mais vous pouvez également ajuster (supprimer) et enrichir (ajouter) un dictionnaire déjà annoté.
Vous pouvez réimporter un fichier d'expressions déjà annoté ; il doit impérativement être nommé add_expression_fr.csv.
CHD
Résultats CHD
Paramétrage
Dendrogramme CHD
Résultat
Selection
CHD Opposition optimisée
Ce mode compare les configurations CHD sélectionnées, puis retient le compromis dont les classes sont les plus discriminantes sur l'AFC.
La selection repose uniquement sur les mots significatifs, leur chi2 et leurs coordonnees x,y sur l'AFC.
Meilleur compromis retenu
Croisement des paramètres testés
Paramétrage
Stats CHD
Tableaux statistiques CHD par classe
Paramétrage
Concordancier
Affichage des segments classés et du concordancier HTML exporté.
Résultat
Paramétrage
Nuages de mots CHD
Le nombre de mots affichés suit le réglage des nuages de mots de l'analyse.
Résultat
AFC
Analyse factorielle des correspondances
AFC des classes
AFC des termes
AFC : termes significatifs les plus extrêmes
Trois termes significatifs au maximum par classe, sélectionnés selon leur distance à l’origine du plan AFC.
Mots repères pour nommer les axes AFC
Variables étoilées
Table des mots projetés et coordonnées AFC
Similitudes
Analyse de similitudes
Réalisez d'abord une CHD. L'analyse de similitudes réutilise ensuite les termes les plus fréquents issus de la CHD.
Résultat
Aide
Documentation
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