Corpus importé

AFC

AFC des classes

AFC des termes

Table des mots projetés

AFC des variables étoilées

Table des modalités projetées

Valeurs propres

Aide

codeandcortex.fr - Stéphane Meurisse - version beta 0.1 - 11-03-2026

• codeandcortex.fr
• Comprendre la CHD

IRaMuTeQ

IRaMuTeQ, développé par Pierre Ratinaud, est un logiciel libre devenu une référence pour l’analyse textuelle en sciences humaines et sociales. Il met en œuvre la méthode de Reinert (CHD), l’AFC, ainsi que l’analyse de similitudes de Vergès, et propose de nombreux traitements complémentaires pour explorer la structure lexicale d’un corpus. Un atout est son dictionnaire de lemmes, plus précis et performant que beaucoup d’alternatives, ce qui améliore la stabilité des classes. Le dictionnaire utilisé dans ce script est celui de IRaMuTeQ - lexique_fr (uniquement fr) ainsi que le dictionnaire des expressions.

• IRaMuTeQ

Méthode Reinert - CHD

La méthode de Reinert est une approche statistique d’analyse lexicale conçue pour dégager des « mondes lexicaux » dans un corpus. L’idée est de repérer des ensembles de segments de texte qui partagent des vocabulaires proches.

La CHD, pour “Classification Hiérarchique Descendante”, est l’algorithme de partitionnement associé à cette méthode. Il procède par divisions successives : on prend l’ensemble des segments, puis on le coupe en deux groupes maximisant leur différenciation lexicale. Ensuite, chaque groupe peut être à nouveau subdivisé, et ainsi de suite, jusqu’à obtenir un nombre de classes jugé pertinent ou une limite imposée par les paramètres.

Quelques defintions/explications

DFM (définition et construction)

• DFM (Document-Feature Matrix) : matrice où chaque ligne = un segment, chaque colonne = un terme, chaque cellule = nombre d’occurrences du terme dans le segment.
• Construction : segmentation → tokenisation/nettoyage → retrait optionnel des stopwords → filtrage min_docfreq (dfm_trim) pour retirer les termes.

Segments vides (dans la DFM)

• Un segment vide est un segment dont la somme de ligne vaut 0 dans la DFM.
• En clair : c’est un segment de texte pour lequel aucun terme ne survit après les filtres (stopwords, fréquence minimale min_docfreq, nettoyage, etc.).
• Ces segments sont supprimés avant la CHD.

Définitions IRaMuTeQ des effectifs (table CHD)

• Eff. s.t. (effectif des segments de texte) : nombre de segments de texte de la classe qui contiennent au moins une fois la forme.
• Eff. total (effectif total des segments de texte) : nombre de segments de texte dans tout le corpus classé qui contiennent au moins une fois la forme.

Segments non classés (Classe 0 / NA)

• Un segment non classé est un segment qui n’est pas affecté à une classe terminale à l’issue de la CHD (valeur de classe 0 ou NA).
• Dans l’application, ces segments sont exclus des calculs CHD/AFC finaux et des statistiques de classes.
• Conséquence pratique : les effectifs Eff. s.t. et Eff. total sont calculés sur le corpus classé (segments avec classe > 0) et non sur l’ensemble brut des segments importés.

Paramètres de l’analyse (appliqués au calcul IRaMuTeQ-lite)

• segment_size : taille des segments pour la segmentation (valeur UI par défaut: 40).
• Fréquence minimale des termes (min_docfreq) : valeur recommandée 3 (comme dans le logiciel). Une forme doit apparaître dans au moins 3 segments pour être conservée.
• max_p (p-value) + Filtrer l’affichage par p-value : ce seuil filtre l’affichage des tableaux/stats/concordancier/nuages
• top_n (wordcloud) : nombre de termes affichés dans les nuages de mots par classe.

Paramètres CHD spécifiques IRaMuTeQ-lite

• Nombre de classes terminales de la phase 1 (k_iramuteq) : nombre de classes cibles pour la phase de partition.
  • mincl (auto/manuel) : seuil minimal d’UCE pour conserver une classe terminale (mode automatique ou valeur manuelle). Ce paramètre semble etre différent de la logique “rainette”
• Type de classification terminale :
  • simple : segmentation avec segment_size.
  • double : segmentation en deux passes avec rst1 puis rst2.
• Méthode SVD (iramuteq_svd_method) : irlba (défaut) ou svdR.
• Nombre maximum de formes analysées (iramuteq_max_formes) : limite le nombre de termes conservés pour la CHD.
• Calcul des statistiques CHD (iramuteq_stats_mode) : choix du mode de calcul des stats (vectorisé/classique).

Options de nettoyage du texte

• Nettoyage caractères (regex) (nettoyage_caracteres) : supprime les caractères non autorisés par la regex interne (ex : @).
• Supprimer la ponctuation (supprimer_ponctuation) : active remove_punct lors de la tokenisation quanteda. La ponctuation est retirée des tokens utilisés pour les analyses (CHD, stats).
• Supprimer les chiffres (0-9) (supprimer_chiffres) : supprime les chiffres avant tokenisation.
• Traiter les élisions FR (supprimer_apostrophes) : enlève les élisions en début de mot (c', j', l', m', n', s', t', d', qu') pour ramener par ex. c'est vers est.
• Remplacer les tirets par des espaces (remplacer_tirets_espaces) : transforme mot-compose en mot compose avant tokenisation.
• Retirer les stopwords (retirer_stopwords) : enlève les mots-outils français via la liste quanteda::stopwords("fr").
• Passage en minuscules : appliqué automatiquement avant la construction des tokens/termes (option non configurable).

Stopwords en mode IRaMuTeQ-like

• En mode IRaMuTeQ-lite, la source de lemmatisation est forcée sur Lexique (fr).
• Donc, quand l’option Retirer les stopwords est activée, le filtrage se fait avec les stopwords français de quanteda.

Effet sur le concordancier HTML

• Quand Supprimer la ponctuation est cochée, la ponctuation est bien retirée dans les données d’analyse.
• Le concordancier HTML contient la ponctuation dans le texte affiché.

Dictionnaire et lemmatisation (calcul IRaMuTeQ-lite)

• Source de lemmatisation : en mode IRaMuTeQ-lite, la source active est Lexique (fr).

• Lemmatisation via lexique_fr (lexique_utiliser_lemmes) : remplace les formes par leur lemme (forme → c_lemme) avant la DFM.

• Dictionnaire d’expressions (expression_utiliser_dictionnaire) : applique les remplacements dic_mot → dic_norm avant l’analyse.

• OpenLexicon

Filtrage morphosyntaxique

• Filtrage morphosyntaxique (filtrage_morpho) : filtre les formes selon la colonne c_morpho du lexique_fr.
• Catégories conservées (pos_lexique_a_conserver) : sélection des étiquettes autorisées (ex: NOM, VER, ADJ, etc…).

Aide morpho

Analyse morphosyntaxique avec Lexique (fr)

• Documentation OpenLexicon : OpenLexicon

Filtrage morphosyntaxique spécifique lexique_fr

Le dictionnaire lexique_fr utilisé ici est celui d’IRaMuTeQ, et il semble lui-même issu d’OpenLexicon.

Contrairement au logiciel IRaMuTeQ (où les catégories des formes sont interprétés comme 1 = active et 2 = supplémentaire), le filtrage proposé ici est binaire.

Deux configurations principales dans l’interface sont possibles :

1. Si vous ne cochez pas le filtrage morphosyntaxique, tout le corpus est pris en compte.
2. Si vous filtrez sur des catégories morphosyntaxiques (voir la liste ci-dessous), l’analyse porte sur le corpus filtré par les catégories sélectionnées.

Noms des catégories de Lexique_fr

• NOM : nom commun
• NOM_SUP : nom
• VER : verbe
• VER_SUP : verbe supplémentaire
• AUX : auxiliaire
• ADJ : adjectif
• ADJ_SUP : adjectif
• ADJ_DEM : adjectif démonstratif
• ADJ_IND : adjectif indéfini
• ADJ_INT : adjectif interrogatif
• ADJ_NUM : adjectif numérique
• ADJ_POS : adjectif possessif
• ADV : adverbe
• ADV_SUP : adverbe
• PRE : préposition
• CON : conjonction
• ART_DEF : article défini
• ART_IND : article indéfini
• PRO_DEM : pronom démonstratif
• PRO_IND : pronom indéfini
• PRO_PER : pronom personnel
• PRO_POS : pronom possessif
• PRO_REL : pronom relatif
• ONO : onomatopée