« CurvyBot » : différence entre les versions
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Le bot se base sur les biographies existantes. La page de chaque biographie est analysée pour en extraire le nom du personnage, des mots remarquables qui seront utilisés pour l'évaluation de la performance et les événements biographiques qui seront affichés sur le graphe. | Le bot se base sur les biographies existantes. La page de chaque biographie est analysée pour en extraire le nom du personnage, des mots remarquables qui seront utilisés pour l'évaluation de la performance et les événements biographiques qui seront affichés sur le graphe. | ||
Le nom du personnage est utilisé pour effectuer une requête à la base de données Impresso, qui retourne pour chaque année le nombre d'article | Le nom du personnage est utilisé pour effectuer une requête à la base de données Impresso, qui retourne pour chaque année le nombre d'article comprenant les mots cherchés. Ces données permettent directement de créer un graphe relatif. Chaque point indique le ratio normalisé entre le nombre d'articles total sur l'année et le nombre d'articles concernant les mots-clef. En effet, le nombre d'article total varie fortement selon les années, et un compte absolu ne serait pas représentatif de l'évolution. | ||
On peut affiner le graphe en traitant les données de plusieurs courbes générées à partir de recherche sur des mots-clef différents. A VENIR | On peut affiner le graphe en traitant les données de plusieurs courbes générées à partir de recherche sur des mots-clef différents. A VENIR | ||
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L'usage de mots remarquables permet de générer plusieurs courbes en effectuant une requête plus précise. La comparaison de ces courbes permet d'évaluer leur fiabilité. On effectue notamment une recherche avec le nom complet du personnage, une recherche avec uniquement son nom de famille, et des recherches avec des mots remarquables. Plusieurs techniques d'extraction de mots remarquables sont proposées: | L'usage de mots remarquables permet de générer plusieurs courbes en effectuant une requête plus précise. La comparaison de ces courbes permet d'évaluer leur fiabilité. On effectue notamment une recherche avec le nom complet du personnage, une recherche avec uniquement son nom de famille, et des recherches avec des mots remarquables. Plusieurs techniques d'extraction de mots remarquables sont proposées: | ||
* Extraction des mots à occurrences multiples dans les pages. | * Extraction des mots à occurrences multiples dans les pages. | ||
* Extraction des fonctions générées par le SPARQLBot dans les mentions. | * Extraction des fonctions générées par le SPARQLBot dans les mentions. | ||
Initialement, 3 courbes sont calculées. | |||
La courbe de confiance moyenne est calculée en recherchant les articles où le nom complet du personnage apparaît. C'est la courbe de référence. | |||
La courbe de confiance basse est calculée en recherchant les articles où seul le nom de famille du personnage apparaît. On s'attend à trouver des pics parasites dans cette courbe. Son but est de représenter au mieux l'amplitude des courbes de confiances plus élevées. | |||
La courbe de confiance haute est calculée en recherchant les articles où le nom complet ainsi qu'un mot remarquable apparaissent. On s'attend à ce que certains pics avérés manquent à cette courbe. Son but est de confirmer la présence des pics dans les courbes de confiance plus basses. | |||
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Version du 14 mai 2019 à 12:09
Résumés des fonctionnalités
L'objectif de ce bot est de créer pour chaque biographie un graphe avec en abscisse le temps (en années) et en ordonnée le nombre d'articles par année qui traitent du personnage de la biographie. Les événements mentionnés dans la biographie sont clairement indiqués. Le graphe doit donner une idée de la popularité médiatique du personnage au fil du temps, en fonction des événements marquants le concernant.
Description technique
Le bot se base sur les biographies existantes. La page de chaque biographie est analysée pour en extraire le nom du personnage, des mots remarquables qui seront utilisés pour l'évaluation de la performance et les événements biographiques qui seront affichés sur le graphe.
Le nom du personnage est utilisé pour effectuer une requête à la base de données Impresso, qui retourne pour chaque année le nombre d'article comprenant les mots cherchés. Ces données permettent directement de créer un graphe relatif. Chaque point indique le ratio normalisé entre le nombre d'articles total sur l'année et le nombre d'articles concernant les mots-clef. En effet, le nombre d'article total varie fortement selon les années, et un compte absolu ne serait pas représentatif de l'évolution.
On peut affiner le graphe en traitant les données de plusieurs courbes générées à partir de recherche sur des mots-clef différents. A VENIR
Évaluation des performances
Fiabilité
L'usage de mots remarquables permet de générer plusieurs courbes en effectuant une requête plus précise. La comparaison de ces courbes permet d'évaluer leur fiabilité. On effectue notamment une recherche avec le nom complet du personnage, une recherche avec uniquement son nom de famille, et des recherches avec des mots remarquables. Plusieurs techniques d'extraction de mots remarquables sont proposées:
- Extraction des mots à occurrences multiples dans les pages.
- Extraction des fonctions générées par le SPARQLBot dans les mentions.
Initialement, 3 courbes sont calculées. La courbe de confiance moyenne est calculée en recherchant les articles où le nom complet du personnage apparaît. C'est la courbe de référence. La courbe de confiance basse est calculée en recherchant les articles où seul le nom de famille du personnage apparaît. On s'attend à trouver des pics parasites dans cette courbe. Son but est de représenter au mieux l'amplitude des courbes de confiances plus élevées. La courbe de confiance haute est calculée en recherchant les articles où le nom complet ainsi qu'un mot remarquable apparaissent. On s'attend à ce que certains pics avérés manquent à cette courbe. Son but est de confirmer la présence des pics dans les courbes de confiance plus basses.
Vitesse
A VENIR
Exemple de résultats
A VENIR
Code
A VENIR