tag cloud + tag tree = nuage arboré (1)
Vous avez déjà travaillé avec deux objets, pour vous rendre compte que combinés ils fonctionnaient vachement mieux ? C'est la vraie révélation du dernier article de Jean Véronis sur Aixtal !
Après lecture de son blog ou du mien, vous êtes convaincus qu'un nuage de mots dont la taille (et la couleur, j'apprécie beaucoup les teintes rouges, oranges, et bleues du Nébuloscope, introduites en partie chez TagCloud) reflète la fréquence, c'est très utile pour donner un aperçu rapide d'un texte ou d'un corpus. Vous êtes tout autant convaincus qu'un arbre phylogénétique peut donner un aperçu rapide de relations entre des mots-clés. Et quand on mixe les deux ? Je cite : "c'est marrant les arbres... ils peuvent nous raconter des histoires". Et voilà, un nouvel outil de visualisation d'histoires !
Dans l'exemple dédié à Laurence Ferrari, ce sont les résultats Wikio qui sont "passsés à la moulinette". Mais de la même façon qu'on peut effectuer un nuage de mots depuis un simple texte (avec TagCloudBuilder et une échelle de coloriage logarithmique bien sûr !), j'ai l'impression qu'un nuage arboré (tree-cloud pour nos amis anglophones) est encore un meilleur moyen d'avoir un aperçu rapide d'un texte. L'ordre alphabétique complètement artificiel des tags dans le nuage est remplacé par une disposition hiérarchique intuitive et informatrice !
Alors maintenant, quelle distance entre mots choisir pour reconstituer l'arbre, sur un simple texte ? J'ai fait l'essai suivant : pour chaque paire de mots, leur distance mutuelle est égale au log du nombre de mots minimal qui les sépare. J'avais déjà tenté de commencer à justifier théoriquement l'introduction du log pour certaines reconstructions "phylogénétiques" (la seconde partie du billet est toujours dans les cartons), là je l'introduis a priori seulement pour éviter quelques trop longues branches. J'ai prévu de tester quelques améliorations de cette idée : nombre de mots moyen séparant la paire de mots, éventuellement seulement sur les occurences les plus rapprochées de la paire...
Je garde ces préoccupations pour un éventuel billet suivant, et je livre un exemple d'application de ce principe, tiré du premier texte de longueur convenable que j'avais sous la main, une interview en anglais de Tom Sharpe. L'heure tardive ne me permet pas de mixer arbre et nuage de mots, les voici donc, à mixer mentalement (pour le moment) :
Pour la construction de l'arbre, j'ai gardé seulement les mots présents plus de 3 fois, et contrairement au nuage de mots, n'ai pas enlevé les mots très présents peu porteurs de sens (I, the, to, l'antidico quoi...), qui ne gènent pourtant pas vraiment dans l'arbre (is, of, in, the, he arrivent au niveau du centre).
Le choix de la distance conduit à certains rapprochement un peu artificiels, toutefois la plupart des sous-arbres ont un sens. Soit constitués justement de mots de l'antidico, donc à négliger, soit reflétant les principaux thèmes de l'article. En particulier le sujet général apparaît dans le sous-arbre {village,where,Tom,Sharpe}. Afficher le contexte au passage de la souris sur une feuille ou un sous-arbre serait donc particulièrement intéressant.
Du travail en perspective, donc. A suivre sur ce blog... et sur treecloud.org !
Les fichiers sources des images ci-dessus : fichier Nexus de l'arbre phylogénétique, mots et occurences, mots et occurences avec anti-dico manuel, nuage de mots de TagCloudBuilder, programme de construction de la matrice de distance format Nexus et source Delphi peu commenté pour l'instant.
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Supposons maintenant qu'on insère une feuille 4 dans l'arête qui aboutit à 3, comme illustré dans la figure (b). Le sous-arbre contenant 1 et 2 n'étant pas changé, on garde P(1->2) = P(2->1) = 1/2. Il reste donc 50% des points reçus par 1 à attribuer à 3 et 4, qui sont tous deux à la même distance de 1, donc : P(3->1) = P(4->1) = 1/4. En procédant de même pour chacune des autres feuilles, on obtient les pourcentages indiqués dans la figure (b).
A noter aussi dans cet article le joli graphique en 3D représentant les points attribués entre pays en fonction de la proximité entre eux (calculée en terme de nombre minimal de frontières à traverser pour passer de l'un à l'autre).
