Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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td_histoire_numerique:exercice_4 [2016/01/05 19:18] Francesco Beretta [Exploration du contenu encodé] |
td_histoire_numerique:exercice_4 [2016/01/05 19:46] Francesco Beretta [Exploration avec le logiciel R] |
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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 dans le champs "texte_xml". |
- | 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. | ||
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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. | 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. | ||
+ | {{ :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 avec le logiciel Iramuteq. Toutefois, elle est beaucoup plus précise dans la mesure où elle resulte de l'encodage concepts dans les textes, identifiant les entités nommées, et elle dispose donc d'une dimension sémantique résultant de l'analyse du chercheur. | ||