Text Analyzer, une autre manière de rechercher des textes dans Jstor

Le blog ‘Jstor Labs’ publie, ce 6/03/17, un billet présentant ‘Text analyser‘, un nouvel outil (en mode béta) de recherche de livres ou d’articles dans la base JSTOR. (Lu sur echosdoc). [2]

Dans le premier écran on saisit par copier coller un  article , un résumé , et même une image ! En téléchargement, les formats acceptés sont :   csv, doc, docx, gif, htm, html, jpg, jpeg, json, pdf, png, pptx, rtf, tif (tiff), txt, xlsx.

Le test ci dessous a été effectué avec le titre et le résumé de l’article ” Assessment of the toxicity of pesticides on honey bee drone fertility using laboratory and semi-field approaches: A case study of fipronil” (*) (figure 1).

Figure 1 -Un résumé d’article est inséré par copier/coller

Text Analyzer reconnait ensuite les termes présents dans le texte saisi et identifie les termes et demande à l’utilisateur de  modifier la priorisation par défaut ou de rajouter les termes. Les documents retrouvés avec les termes s’affichent dans la partie droite.

Text Analyzer effectue trois types d’analyses [3]

  • Les termes (concepts) présents dans le textes sont identifiés utilisant un vocabulaire contrôlé de plus de 40 000 termes  et un ensemble de règles sélectionnées par des humains.
  • Les concepts “sujets latents” sont inférés en utilisant  LDA (Latent Dirichlet allocation)  (**) appliqué sur les contenus JSTOR et avec les termes du vocabulaire controlé.
  • Les entités nommées (Named entities persons, locations, organizations) sont identifiés utilisant plusieurs outils dont Alchemy (de IBM), OpenCalais (de Thompson Reuters), le Stanford Named Entity Recognizer, et Apache OpenNLP et ensuite classés selon leur importance dans le texte.

Les topics sont présentés dans la partie en bas à gauche IDENTIFIED TERMS  (figure 2) dans la partie PRIORITIRIZED TERMS permet de de sélectionner les 5 concepts principaux utilisés pour la recherche des documents qui s’affiche à droite.

Figure 2 – Le résultat de Text Analyzer

Alex Humpreys rappelle que la recherche par mots clés  n’est pas parfaite et c’est la raison pour laquelle Text Analyzer a été développé [1]. Ce serait intéressant d’avoir accès au vocabulaire contrôlé de JSTOR (en linked data)  et pourquoi pas de pouvoir rajouter son propre vocabulaire pour les différentes traitements.

Sources :

  1. Humphreys, Alex. “On Beyond Keyword Search : Introducing Text Analyzer.” Accessed March 7, 2017. http://labs.jstor.org/blog/#!on_beyond_keyword_search-introducing_text_analyzer.
  2. Price, Gary. “A New Way to Search JSTOR: JSTOR Labs Introduces ‘Text Analyzer’ (Beta).” LJ INFOdocket. Accessed March 7, 2017. http://www.infodocket.com/2017/03/06/a-new-way-to-search-jstor-jstor-labs-introduces-text-analyzer-beta/.
  3. “JSTOR Labs Text Analyzer.” Accessed March 7, 2017. https://www.jstor.org/analyze/about.

(*) Kairo, Guillaume, Yannick Poquet, Haïthem Haji, Sylvie Tchamitchian, Marianne Cousin, Marc Bonnet, Michel Pelissier, André Kretzschmar, Luc P. Belzunces, and Jean-Luc Brunet. “Assessment of the Toxicity of Pesticides on Honey Bee Drone Fertility Using Laboratory and Semi-Field Approaches: A Case Study of Fipronil.” Environmental Toxicology and Chemistry, February 1, 2017, n/a-n/a. doi:10.1002/etc.3773.

(**) https://fr.wikipedia.org/wiki/Allocation_de_Dirichlet_latente

Une réflexion au sujet de « Text Analyzer, une autre manière de rechercher des textes dans Jstor »

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