Défi EGC 2016 : Analyse par Motifs Fréquents et Topic Modeling

Résumé. Dans le domaine de l’analyse de textes, l’extraction de motifs est une technique très populaire pour mettre en évidence des relations fréquentes entre les mots. De même, les techniques de topic modeling ont largement fait leurs preuves lorsqu’il s’agit de classer automatiquement des ensembles de textes partageant des thématiques similaires. Ainsi, ce papier a pour ambition de montrer l’intérêt de l’utilisation conjointe de ces deux techniques afin de mettre en évidence, sous la forme d’un graphe biparti, des mots partageant des thématiques similaires mais aussi leurs relations fréquentes, intra et inter thématiques. Les données du Défi EGC 2016 permettent de valider l’intérêt de l’approche, tout en montrant l’évolution des thématiques et des mots clés parmi les papiers de la conférence EGC sur ces onze dernières années.