In this paper we introduce TextBI, a multimodal generic dashboard designed to present multidimensional text annotations on large volumes of multilingual social media data. This tool focuses on four core dimensions: spatial, temporal, thematic, and personal, and also supports additional enrichment data such as sentiment and engagement. Multiple visualization modes are offered, including frequency, movement, and association. This dashboard addresses the challenge of facilitating the interpretation of NLP annotations by visualizing them in a user-friendly, interactive interface catering to two categories of users: (1) domain stakeholders and (2) NLP researchers. We conducted experiments within the domain of tourism leveraging data from X (formerly Twitter) and incorporating requirements from tourism offices. Our approach, TextBI, represents a significant advancement in the field of visualizing NLP annotations by integrating and blending features from a variety of Business Intelligence, Geographical Information Systems and NLP tools. A demonstration video is also provided https://youtu.be/x714RKvo9Cg

Le but de ces travaux est d’extraire un lexique en analysant les relations entre des syntagmes nominaux et des syntagmes verbaux dans les textes de notre corpus, essentiellement des récits de voyage. L’hypothèse que nous émettons est de pouvoir établir une catégorisation des syntagmes nominaux associés à des Entités Nommées de type lieu à l’aide de l’analyse des relations verbales. En effet, nous disposons d’une chaine de traitement automatique qui extrait, interprète et valide des Entités Nommées de type lieu dans des documents textuels. Ce travail est complété par l’analyse des relations verbales associées à ces EN, candidates à l’enrichissement d’une ontologie.