Le développement de ce script s’inscrit dans une approche exploratoire d’analyse multimodale, visant à combiner deux couches de données : la couche “image” avec la détection des émotions et la couche “texte”. Ces deux couches sont synchronisées, bien qu’à ce stade, aucune analyse automatique croisée entre elles ne soit proposée. Cependant, des pistes...
En développant un script d’analyse des émotions avec le modèle FER2013 (Facial Emotion Recognition), une question s’est posée dès le départ : est-il vraiment nécessaire d’extraire et d’analyser toutes les images constituant une seconde de vidéo (soit 25 frames), ou peut-on se contenter d’une image par seconde pour accélérer le processus ? Action ! Retour sur les...
Dans le domaine des Sciences Humaines, le numérique offre de nouvelles opportunités en matière de collecte et d’analyse de données. En effet, au-delà des méthodes traditionnelles telles que l’entretien, le questionnaire, l’observation…, il est désormais possible d’exploiter des données issues de formats multimédias intégrant simultanément l’image, le son et le...
Mon projet “Analyse Textuelle Avancée (ATA)”, est maintenant disponible sur GitHub. ATA est une interface conçue pour répondre aux besoins des chercheurs en Sciences Humaines et Sociales et des data scientists, qui travaillent sur des projets d’analyse textuelle. Sans avoir de connaissances en programmation, l’interface vous permet d’exploiter à la fois...
Dans cet article, nous allons explorer l’utilisation de l’algorithme K-Means pour effectuer des clusters à partir d’analyses textuelles. Une fois vos données préparées, vous pourrez tester l’algorithme et interpréter les résultats à l’aide de diverses visualisations. K-Means est un algorithme de clustering non supervisé largement utilisé pour partitionner un ensemble...
La reconnaissance des Entités Nommées (NER – Named Entity Recognition) La reconnaissance des entités nommées (NER, pour Named Entity Recognition) est une technique de traitement du langage naturel (NLP) qui vise à identifier et classifier les entités présentes dans un texte en catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, les organisations, les lieux, les dates,… Exemples...
Convertir un PDF en Texte La campagne des législatives de 2024 a démontré qu’il était essentiel de disposer de deux types d’outils pour récupérer les textes des programmes électoraux (par exemple) afin de pouvoir en faire une analyse lexicale (Pascal Marchand, 2024). Les programmes électoraux se présentent généralement sous deux formats : PDF : Les documents PDF nécessitent une...
Introduction La fouille de texte est une méthode essentielle pour extraire des informations précieuses à partir de vastes corpus de texte. Un aspect fondamental de cette analyse est l’étude des cooccurrences à partir d’un mot clé, qui peut révéler des relations sémantiques importantes et des tendances dans le texte. Cet article, propose un script Python conçu pour analyser les...
Compilation Après avoir testé plusieurs bibliothèques Python pour compiler mon script, et constaté que certaines étaient parfois inefficaces, j’ai découvert l’interface graphique d’auto-py-to-exe pour compiler mes scripts. Je débute un peu dans ce domaine… L’idée de la compilation est bien entendu de permettre aux utilisateurs de se passer de l’environnement...
Introduction L’objectif de cet article est de vous proposer un script Python (avec une interface tkinter) visant à rechercher les articles en doublons et les articles trop courts dans un corpus Europresse. Si vous traitez souvent des corpus d’articles provenant de la base de données Europresse pour vos analyses dans IRaMuTeQ, vous êtes confronté au problème des doublons ou...
