Spécialisés ou au contraire de l'ordre du langage naturel reste un challenge. Nature hétérogène, rarement structurés, dans des langues variées, des domaines très
Textuelle efficaces, capables de s'adapter à de gros volumes de données, souvent de Cependant,ĭe nombreuses questions restent en suspens, par exemple en ce qui concerne la gestionĭe gros corpus textuels multi-thématiques. Récemment, les méthodes de deep learning ont créées de nouvelles possibilitésĭe recherche pour traiter des données massives et de grandes dimensions. Plus spécifiquement celles de fouille de textes (text mining) sont devenues incontournables. Illustrant l'évolution de la notion de texte, sa diversité et sa prolifération.įace à cela les méthodes automatiques de fouille de données (data mining), et Nécessaires aux entreprises ou aux administrations, la profusion de données textuellesĭisponibles via Internet, le développement des données en libre accès (OpenData), lesīibliothèques et archives en lignes, les médias sociaux ne sont que quelques exemples C'est une évidence que de dire que nous sommes entrés dans une ère où la donnée textuelle sous toute ses formes submerge chacun de nous que ce soit dans sonĮnvironnement personnel ou professionnel : l'augmentation croissante de documents
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