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Abstract
Dans le cadre d'un projet étudiant le développement des politiques environnementales et climatiques sur les quatre dernières décennies, l'un des moyens envisagés par des chercheurs en sciences économiques est de construire puis exploiter un corpus d'articles de presse relatifs à cette thématique. La première année du projet s'est concentrée sur les seules archives du New York Times. Ce sont néanmoins 2,6 millions d'articles qui étaient à traiter – une masse trop importante pour l'homme. Des chercheurs en sciences de l'information et en fouille de texte ont donc été associés à cette tâche de recherche d'information. Dans un premier temps, les 2,6 millions d'articles ont été moissonnés depuis le Web, puis indexés dans un moteur de recherche. La conception d'une équation de recherche complexe a permis de sélectionner un corpus intermédiaire de 170 000 articles, dont la précision (taux d'articles pertinents) a été évaluée à 14%. Dans un deuxième temps, un algorithme d'apprentissage automatique a donc été entraîné et utilisé pour prédire la pertinence ou non d'un article. Pour nourrir l'algorithme, un échantillon de 700 articles a été manuellement étiqueté par les chercheurs en sciences économiques. L'application du classifieur à l'ensemble du corpus intermédiaire a produit un corpus final de 15 000 articles, dont la précision a été évaluée à 83%. Nos résultats montrent qu'une centaine d'articles étiquetés semble ici une quantité suffisante pour maximiser les performances du classifieur, et obtenir un corpus final de qualité proche de celle obtenue par des experts humains. La fouille de texte n'est plus une discipline émergente, ni extérieure aux sciences de l'information ; c'est une discipline mature qui peut dès à présent être utilisée pour assister le spécialiste de recherche documentaire dans une tâche de construction de corpus ou de classification de documents, tout spécialement avec des masses d'informations importantes.