Visualisation pour la détection d’évolutions dans des corpus de publications scientifiques

Dans cet article, nous proposons tout d’abord un état de l’art des méthodes pour la visualisation et l’interprétation des données textuelles, et en particulier des données scientifiques. Nous présentons nos contributions à ce domaine, sous la forme de méthodes originales pour la classification automatique de documents et l’interprétation facile de leur contenu grâce à des mots-clés caractéristiques et à des classes créées par nos algorithmes. Ensuite, nous focalisons notre analyse autour des données évolutives dans le temps. Nous détaillons notre approche par diachronie, particulièrement appropriée à la visualisation des évolutions. Cela nous permet de conclure en présentant Diachronic’Explorer , un outil de visualisation destiné à l’exploration visuelle des données évolutives.