RNTI

MODULAD
Modèles graphiques causaux interactifs pour les données textuelles
In EGC 2024, vol. RNTI-E-40, pp.465-472
Résumé
Nous proposons de reconstruire des modèles graphiques causaux à partir de données textuelles via un nouveau package Python appelé WordGraph. Ce package facilite l'exploration de grands corpus de documents par des visualisations interactives sous forme de modèles graphiques de mots. Le pipeline WordGraph exploite à la fois les widgets jupyter et le notebook jupyter pour aider les utilisateurs sans expérience en Python à prendre rapidement en main le pipeline WordGraph, qui est entièrement personnalisable. WordGraph est disponible via un dépôt GitHub, qui fournit également une courte vidéo présentant l'utilisation de notre système.