Nous nous intéressons dans cet article à l’extraction de thèmes à partir de retranscriptions textuelles de réunions. Ce type de corpus est bruité, il manque de formatage, il est peu structuré avec plusieurs locuteurs qui interviennent et l’information y est souvent éparpillée. Nous présentons une étude expérimentale utilisant des méthodes fondées sur la mesure tf-idf et l’extraction de topics sur un corpus réel de référence (le corpus AMI) pour l’étude de réunions. Nous comparons nos résultats avec les résumés fournis par le corpus.

Highlighting the recurrence of topics usage in candidates speeches is a key feature to identify the main ideas of each candidate during a political campaign. In this paper, we present a method combining standard topic modeling with signature mining for analyzing topic recurrence in speeches of Clinton and Trump during the 2016 American presidential campaign. The results show that the method extracts automatically the main ideas of each candidate and, in addition, provides information about the evolution of these topics during the campaign.

Le travail présente une méthode de navigation dans les textes, fondée sur la répétition lexicale. La méthode choisie est celle développée par le linguiste Hoey. Son application manuelle à des textes de grandeur conséquente est problématique. Nous proposons dans cet article un processus automatique qui permet d’analyser selon cette méthode des textes de grande taille ; des expériences ont été menées appliquant le processus à différents types de textes (narratif, expositif) et montrant l’intérêt de l’approche.

Dans cet article nous présentons une méthode utilisant l’extraction de motifs séquentiels d’itemsets pour l’apprentissage automatique de patrons linguistiques. De plus, nous proposons de nous appuyer sur l’ordre partiel existant entre les motifs pour les énumérer de façon structurée et ainsi faciliter leur validation en tant que patrons linguistiques.