Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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td_histoire_numerique:exercice_4 [2016/01/05 19:05] Francesco Beretta [Exploration du contenu encodé] |
td_histoire_numerique:exercice_4 [2016/01/05 22:56] Francesco Beretta [Transformation vers un texte en format XML] |
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===== Exploration du contenu encodé ===== | ===== Exploration du contenu encodé ===== | ||
- | En appliquant la méthode présentée dans le [[td_histoire_numerique:exercice_3#transformation_des_textes_encodes_en_xml|troisième exercice]], nous avons copié le texte encodé dans le document "liste_notices_BNF_annote_lieux_professions.odt" et nous l'avons collé dans l'objet 36 de la base de données, un objet digital intitulé "Notices BNF avec annotation sémantique". Nous avons ensuite exécuté cette transformation: | + | ==== Transformation vers un texte en format XML ==== |
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+ | En appliquant la méthode présentée dans le [[td_histoire_numerique:exercice_3#transformation_des_textes_encodes_en_xml|troisième exercice]], nous avons copié le texte encodé qui se trouve dans le document "liste_notices_BNF_annote_lieux_professions.odt" et nous l'avons collé dans l'objet 36 de la base de données, un objet de type "objet digital" intitulé "Notices BNF avec annotation sémantique". Nous avons ensuite exécuté cette transformation: | ||
<code html>SELECT vues.transformation_xml(36)</code> | <code html>SELECT vues.transformation_xml(36)</code> | ||
- | qui produit le texte xml dans le champs "texte_xml". | + | qui produit le texte XML inséré dans le champs "texte_xml" du même objet. |
- | En combinant les requêtes XPath et SQL, on peut désormais explorer les textes encodés. Avec cette requête, par exemple, on peut chercher tous les concepts encodés, un par personne et année: | + | En combinant les requêtes XPath et SQL, on peut désormais explorer les textes encodés. |
+ | Avec cette requête, par exemple, on peut chercher tous les concepts encodés, un par personne et année: | ||
<code sql> | <code sql> | ||
WITH tw1 AS | WITH tw1 AS | ||
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</code> | </code> | ||
- | Les requêtes SQL peuvent être intégrées directement dans des scripts du logiciel R grâce à la bibliothèque "RPostgreSQL". Dans le projet R ci-joint, on trouvera quelques exemples d'exploration et de visualisation des données. Il faut d'abord ajouter ses propres paramètres de connexion (adresse de la base de données, login et mot de passe) dans le document "connexion_postgresql.R", puis exécuter ce script afin d'ouvrir une connexion avec la base de données qui pourra ensuite être appelée depuis les autres scripts. | + | Les requêtes SQL peuvent être intégrées directement dans les scripts du logiciel R grâce à la librairie "RPostgreSQL". Dans le {{:td_histoire_numerique:r_td2015_distribue.zip|projet R ci-joint}}, on trouvera quelques exemples d'exploration et de visualisation des données. Il faut d'abord ajouter ses propres paramètres de connexion (adresse de la base de données, login et mot de passe) dans le document "connexion_postgresql.R", puis exécuter ce script afin d'ouvrir une connexion avec la base de données qui pourra ensuite être appelée depuis les autres scripts. Il faut aussi installer préalablement toutes les librairies R appelées par les différents scripts du projet. |
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+ | ==== Exploration avec le logiciel R ==== | ||
Le script "exploration_notices.R" permet d'afficher un histogramme qui représente les générations de mathématiciens et astronomes avec un pas de 25 ans. | Le script "exploration_notices.R" permet d'afficher un histogramme qui représente les générations de mathématiciens et astronomes avec un pas de 25 ans. | ||
{{ :td_histoire_numerique:r_generations.jpg?300 |}} | {{ :td_histoire_numerique:r_generations.jpg?300 |}} | ||
On constate ainsi que la portion des individus nés avant 1450 est très faible par rapport à l'ensemble de la population. Ceci invite à restreindre l'analyse suivante, qui représente les effectifs de professions encodées sous forme de "boîte à moustaches" (boxplot), aux individus nés après 1400. | On constate ainsi que la portion des individus nés avant 1450 est très faible par rapport à l'ensemble de la population. Ceci invite à restreindre l'analyse suivante, qui représente les effectifs de professions encodées sous forme de "boîte à moustaches" (boxplot), aux individus nés après 1400. | ||
+ | {{ :td_histoire_numerique:r_boxplot_soch.jpg?300 |}} | ||
+ | Cette visualisation permet de prendre rapidement la mesure de la distribution dans le temps des professions et de leurs effectifs. Cette exploration est effectuée dans le script "exploration_caracteres_sociaux.R" du projet R. | ||
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+ | Enfin, on peut explorer les relations entre professions dans les notices, sous forme de fréquences de cooccurrences, en utilisant une requête SQL/XPath et une visualisation qui utilise des techniques d'analyse de réseaux. | ||
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+ | {{ :td_histoire_numerique:r_reseau_cooccurrences.jpg?300 |}} | ||
+ | Ce graphique représente une analyse équivalente à l'analyse des similitudes des notices fondée sur les cooccurrences des lemmes effectuée ci-dessus avec le logiciel Iramuteq. Toutefois, elle est beaucoup plus précise dans la mesure où elle resulte de l'encodage des concepts dans les textes. Ce travail d'identification des entités nommées, en lien avec la base de données, ajoute une dimension sémantique résultant de l'analyse du texte, et de son encodage, par le chercheur. De cette analyse des propriétés structurales et représentation graphique des relations entre concepts apparaît entre autres que les professions plus 'marginales', par ex. les cartographes, les architectes et les libraires, moins représentées en termes d'effectifs dans la population que les mathématiciens et les astronomes (comme le montre le boxplot précédent) sont plus connectés avec l'ensemble des autres professions, ce qui apparaît de leur degré de centralité représenté par le diamètre des sommets. | ||
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