PrepCorpusPEDT-TXM
Version 10 (Simon Payen De La Garanderie, 08/06/2017 14:31)
1 | 1 | Severine Gedzelman | h1. Préparation du corpus PEDT pour TXM |
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2 | 1 | Severine Gedzelman | |
3 | 1 | Severine Gedzelman | Deux contraintes avec TXM : |
4 | 1 | Severine Gedzelman | * il peut accepter une variété de format de fichiers, mais il faut qu'ils soient tous les mêmes au sein du même dossier "corpus" : soit du TXT (import TXT+CSV), soit du XML (import XML/w+CSV), soit du ODT/DOC (macro). |
5 | 1 | Severine Gedzelman | * même remarque pour l'encodage, et par recommandation, il faudra veiller à ce que l'on est au final des textes en UTF-8. |
6 | 1 | Severine Gedzelman | |
7 | 6 | Severine Gedzelman | !{width:40%}Etapes_projetPEDT.jpg! |
8 | 6 | Severine Gedzelman | |
9 | 6 | Severine Gedzelman | |
10 | 1 | Severine Gedzelman | h2. 1) Transformer les documents en texte brut |
11 | 1 | Severine Gedzelman | |
12 | 1 | Severine Gedzelman | h3. Les sources |
13 | 1 | Severine Gedzelman | |
14 | 1 | Severine Gedzelman | Le corpus d'origine (après récupération des sources auprès des collectivités) est composé de fichiers avec une variété de formats : |
15 | 8 | Severine Gedzelman | * des fichiers en *DOCX*, (nb = 14, voir [[originaldoc_to_txt|la page de suivi]]) |
16 | 8 | Severine Gedzelman | * des fichiers *PDF* dont certaines sont à l'état d'images, d'autres ont été enregistrés en mode texte, dont le contenu pourra être accessible sans moyen d'OCR. Même si il existe des utilitaires pour convertir PDF en TXT, cela ne sera pas applicable pour tous les fichiers. |
17 | 8 | Severine Gedzelman | ** *image* (nb = 50, voir [[originalpdfimage_to_txt|la page de suivi]]) |
18 | 4 | Severine Gedzelman | *** Exemple de pdf uniquement image : attachment:PEDT_Amplepuis.pdf, attachment:"PEDT_Vitry champagne.pdf" |
19 | 8 | Severine Gedzelman | ** *texte* (nb = 43, voir [[originalpdftexte_totxt|la page de suivi]]) |
20 | 1 | Severine Gedzelman | *** Exemple de pdf potentiellement extractable : attachment:PEDT_Amfreville_La_mivoie.pdf, attachment:PEDT_CC_Mugron.pdf |
21 | 1 | Severine Gedzelman | |
22 | 1 | Severine Gedzelman | |
23 | 1 | Severine Gedzelman | Pour la manipulation, l'exploration, l'analyse textuelle assistée par ordinateur, selon les outils envisagés, cette non homogénéité du contenu des fichiers pose évidemment problème et il faudra recourir à différents services (OCR, utilitaire pour convertir ODT en TXT, etc...) |
24 | 1 | Severine Gedzelman | |
25 | 1 | Severine Gedzelman | h3. Les étapes de transformation |
26 | 1 | Severine Gedzelman | |
27 | 1 | Severine Gedzelman | Les étapes sont les suivantes, voir éventuellement [[ToExploitableCorpus_step|cette section]] détaillant les différentes possibilités pour obtenir du texte brut à partir de fichiers variés (PDF image, texte, ODT, DOC, etc...). |
28 | 1 | Severine Gedzelman | |
29 | 1 | Severine Gedzelman | A) +Si les documents sont à l'origine des PDF-texte+, soit : |
30 | 1 | Severine Gedzelman | - dans AdobeReader (Fichier > enregistrer sous une autre forme (texte brut)) |
31 | 1 | Severine Gedzelman | - en copiant le texte depuis Adobe vers un document word et enregistrement au format "texte brut" |
32 | 1 | Severine Gedzelman | - (nettoyer éventuellement en supprimant des parties du texte non reconnues ou inutiles pour l'analyse) |
33 | 1 | Severine Gedzelman | |
34 | 1 | Severine Gedzelman | B) +Si les documents sont à l'origine des PDF-image+, |
35 | 1 | Severine Gedzelman | # passer par un OCR, voir [[OCR_step|la section dédiée à cette phase]] |
36 | 1 | Severine Gedzelman | # récupérer des ODT |
37 | 1 | Severine Gedzelman | # (nettoyer éventuellement en supprimant des parties du texte non reconnues ou inutiles pour l'analyse) |
38 | 1 | Severine Gedzelman | # ouvrir et enregistrer les fichiers au format TXT |
39 | 1 | Severine Gedzelman | |
40 | 1 | Severine Gedzelman | C) +Si les documents sont à l'origine des DOC(X) ou ODT+ |
41 | 1 | Severine Gedzelman | - (nettoyer éventuellement en supprimant des parties du texte non reconnues ou inutiles pour l'analyse) |
42 | 1 | Severine Gedzelman | - ouvrir et enregistrer les fichiers au format TXT |
43 | 1 | Severine Gedzelman | |
44 | 1 | Severine Gedzelman | h2. 2) Ajouter un fichier de métadonnées |
45 | 1 | Severine Gedzelman | |
46 | 5 | Severine Gedzelman | |
47 | 5 | Severine Gedzelman | TXM a besoin d'un fichier recensant quelques informations à propos de chaque texte. Les métadonnées vont nous permettre de créer des partitions, des sous-ensembles de textes basés sur une propriété commune et permettre ainsi le calcul du tableau lexical correspondant (avec n colonnes selon la division de l'ensemble). Celui-ci sera utilisé pour calculer les spécificités et in fine une représentation graphique "AFC", basée soit sur l'ensemble du tableau ou sur un sous-ensemble lexical du tableau (fmin > 10 est souvent préconisé). |
48 | 5 | Severine Gedzelman | Ces info sur les textes, permettent aussi de compléter le tableau résultats des recherches, notamment dans les concordances à la colonne "référence" (que l'on peut éditer avec plus ou moins d'information : Nom du texte, Nom du producteur du texte, Date du texte, etc...) |
49 | 5 | Severine Gedzelman | |
50 | 5 | Severine Gedzelman | Ces variables - métadonnées sur chaque texte, ne sont pas toutes obligatoires, cependant dans une pratique de création de corpus numérique comme un objet de recherche à un instant T, on recommande toujours d'associer un texte avec entre autres des information sur sa condition de production (personne ou caractéristique sociale de la personne produisant le texte, destinataire du texte, date du texte, etc...). |
51 | 5 | Severine Gedzelman | |
52 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | Voici les variables retenues par Renaud Morel |
53 | 1 | Severine Gedzelman | |
54 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |_intitulé |_variable TXM| |
55 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Situation géographique de la commune.|zone| |
56 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Nombre d’habitants de la commune.|habitants| |
57 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Orientation politique de la municipalité.|pol| |
58 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Présence ou non d’un collège en Réseau d’Education Prioritaire sur le territoire de la commune.|rep| |
59 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Appartenance ou non de la commune au Réseau Français des villes éducatrices.|rfve| |
60 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• La médiane du revenu disponible en 2012 |revenu| |
61 | 10 | Simon Payen De La Garanderie | |• Taux de pauvreté en 2012|pauvrete| |
62 | 5 | Severine Gedzelman | |
63 | 5 | Severine Gedzelman | |
64 | 5 | Severine Gedzelman | Dans un premier temps, nous aurons un fichier excel (attachment:metadata_corpus_PEDT.xls), qui sera plus riche en colonnes, que ce que nous aurons à donner à TXM, car cela nous permettra également de faire un suivi de chaque fichier dans leurs différentes étapes de transformation. |
65 | 5 | Severine Gedzelman | |
66 | 5 | Severine Gedzelman | [PARTIE A REVOIR] |
67 | 5 | Severine Gedzelman | |
68 | 5 | Severine Gedzelman | |
69 | 5 | Severine Gedzelman | Il y a 10 colonnes : |
70 | 5 | Severine Gedzelman | * id : identifiant pour le texte, donné de manière automatique dans excel, sera utile lors de l'utilisation dans TXM (histoire d'avoir un nom court pour l'affichage et évitant le problème d'homonymie) |
71 | 5 | Severine Gedzelman | * parti : A VOIR SI PERTINENT |
72 | 5 | Severine Gedzelman | * source : le nom du fichier (pas forcément tel que récupéré, car on évite de donner des noms avec diacritiques et espaces) |
73 | 5 | Severine Gedzelman | * ville : nom de la ville (municipalité) ou groupe |
74 | 5 | Severine Gedzelman | * villeproche : A VOIR SI PERTINENT |
75 | 5 | Severine Gedzelman | * region : A VOIR SI PERTINENT |
76 | 5 | Severine Gedzelman | * fichiertype : image ou texte (PDF, parfois si c'est texte, il s'agissait peut-être d'un .odt ou word) |
77 | 5 | Severine Gedzelman | * ocr : si le fichier image a une version OCR |
78 | 5 | Severine Gedzelman | * odt : si le fichier texte a une version OpenOffice |
79 | 5 | Severine Gedzelman | * txt : si le fichier texte a une version TXT |
80 | 5 | Severine Gedzelman | |
81 | 5 | Severine Gedzelman | |_. id |_. parti |_. source |_. ville |_. villeproche |_. region |_. fichiertype |_. ocr |_. odt |_. txt | |
82 | 5 | Severine Gedzelman | | t0001 | droite | PEDT_Amfreville_La_mivoie.pdf | AmfrevilleLaMivoie | | Nord | texte | | ok | ok | |
83 | 5 | Severine Gedzelman | | t0002 | gauche | PEDT_Amplepuis.pdf | Amplepuis | Lyon | Sud-Est | image | enattente | | | |
84 | 5 | Severine Gedzelman | |
85 | 1 | Severine Gedzelman | h2. 3) Importer dans TXM |
86 | 1 | Severine Gedzelman | |
87 | 3 | Severine Gedzelman | Nous utilisons l'import TXT + CSV (aller dans le menu "Fichier" > "Importer" > "TXT + CSV") |
88 | 1 | Severine Gedzelman | |
89 | 9 | Severine Gedzelman | Pour aller plus loin dans les requêtes, peut-être aurons-nous intérêt à transformer et encoder le corpus en XML (voir [[prep-corpus-txm-xml|ce chapitre]]). |
90 | 3 | Severine Gedzelman | |
91 | 3 | Severine Gedzelman | Le paramétrage : |
92 | 3 | Severine Gedzelman | ** choisir l'encodage : utf-8 |
93 | 3 | Severine Gedzelman | ** vérifier le tableau des métadonnées |
94 | 3 | Severine Gedzelman | ** donner une petite description (@author, @date, @title, ...) |
95 | 3 | Severine Gedzelman | |
96 | 3 | Severine Gedzelman | On pourra ré-importer plusieurs fois le même corpus au fur et à mesure qu'il grossit (ajout de textes supplémentaires). Dans ce cas, bien penser à supprimer le corpus "PEDT" précédent dans TXM. |
97 | 3 | Severine Gedzelman | |
98 | 1 | Severine Gedzelman | !{width:70%}TXM_Import_Parametrages.png! |
99 | 7 | Severine Gedzelman | |
100 | 7 | Severine Gedzelman | h3. Par rapport à la phase de lemmatisation |
101 | 7 | Severine Gedzelman | |
102 | 7 | Severine Gedzelman | Elle est outre-passée (c.a.d optionnelle), si TXM ne trouve pas la ressource TreeTagger |
103 | 7 | Severine Gedzelman | ** à la fois le programme TT (que TXM embarque dans un de ses sous-dossiers) |
104 | 7 | Severine Gedzelman | ** et les modèles de langue : fr/en/... qui sont eux à télécharger sur le site de TT et à placer dans ce sous-dossier "models" du dossier TT de TXM |
105 | 7 | Severine Gedzelman | |
106 | 7 | Severine Gedzelman | Parfois TT n'est pas très bon, et dans ce cas un autre lemmatiseur pourrait être utilisé en dehors de TXM, il faudra dans ce cas, faire un import plus riche que du simple TXT, soit du XML <word>. |