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Review sobre as análises do
Iramuteq
L3P – Laboratório de Políticas Públicas Participativas
Pesquisadores:
Dalton Lopes Martins (Orientador)
Luis Felipe Rosa de Oliveira (Bolsista)
• Análises
1. Estatísticas
2. Especificidades e AFC
3. CHD - Classificação Hierárquica Descendente
4. Análise de Similitude
5. Nuvem de Palavras
1. Estatísticas
• Esta análise apresenta algumas estatísticas descritivas do corpus textual.
• O gráfico de resumo apresenta a relação entre a frequência das formas e
a quantidade de formas com tal frequência.
• As demais abas apresentam a frequência das formas ativas,
complementares e o total, além de mostrar as formas hápax (formas com
frequência 1)
Interface - Estatísticas
2. Especificidades e AFC
• Nessa etapa de análise temos indicadores de correspondências das palavras
com o corpus textual (Hipergeométrico/Qui²), frequências e frequências
relativas.
• Temos também indicadores para os tipos de formas:
• sw – complementar/artigo*
• nom – nome/substantivo
• ver – verbo
• nr – não reconhecido
• num - numeral
• adj - adjetivo
Interface – Especificidades e AFC
3. CHD – Classificação Hierárquica Descendente
• A CHD é uma das mais importantes análises do Iramuteq, ela define classes
através da análise de correspondência entre as listas de formas reduzidas, o total
de palavras e do dicionário da língua, e as cruza tanto com as segmentações de
texto (ambientes) quanto com o corpus completo.
• Assim, é possível identificar classes de vocabulário diferentes no texto, e qual a
posição desta classe no corpus.
Interface - CHD
4. Análise de Similitude
• A análise de similitude é processada através de indicadores estatísticos que
apresentam as relações entre as palavras, ou seja, forma uma árvore de palavras
com ramificações a partir da relação que uma tem com a outra.
• Como resultado é apresentado um grafo com várias possibilidades de
visualização da ligação entre as palavras.
Interface – Análise de Similitude
5. Nuvem de Palavras
• A nuvem de palavras é uma das análises mais antigas quando
se fala de análise de texto por processamento computacional.
• São utilizados indicadores estatísticos para inferir relevâncias a
certas palavras.
• O resultado é apresentado em um “emaranhado” de palavras
em que as mais relevantes de acordo com os indicadores são
destacadas pelo tamanho ou até cor
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Sobrevoo sobre as análises do Iramuteq

  • 1. Review sobre as análises do Iramuteq L3P – Laboratório de Políticas Públicas Participativas Pesquisadores: Dalton Lopes Martins (Orientador) Luis Felipe Rosa de Oliveira (Bolsista)
  • 2. • Análises 1. Estatísticas 2. Especificidades e AFC 3. CHD - Classificação Hierárquica Descendente 4. Análise de Similitude 5. Nuvem de Palavras
  • 3. 1. Estatísticas • Esta análise apresenta algumas estatísticas descritivas do corpus textual. • O gráfico de resumo apresenta a relação entre a frequência das formas e a quantidade de formas com tal frequência. • As demais abas apresentam a frequência das formas ativas, complementares e o total, além de mostrar as formas hápax (formas com frequência 1)
  • 5. 2. Especificidades e AFC • Nessa etapa de análise temos indicadores de correspondências das palavras com o corpus textual (Hipergeométrico/Qui²), frequências e frequências relativas. • Temos também indicadores para os tipos de formas: • sw – complementar/artigo* • nom – nome/substantivo • ver – verbo • nr – não reconhecido • num - numeral • adj - adjetivo
  • 7. 3. CHD – Classificação Hierárquica Descendente • A CHD é uma das mais importantes análises do Iramuteq, ela define classes através da análise de correspondência entre as listas de formas reduzidas, o total de palavras e do dicionário da língua, e as cruza tanto com as segmentações de texto (ambientes) quanto com o corpus completo. • Assim, é possível identificar classes de vocabulário diferentes no texto, e qual a posição desta classe no corpus.
  • 9. 4. Análise de Similitude • A análise de similitude é processada através de indicadores estatísticos que apresentam as relações entre as palavras, ou seja, forma uma árvore de palavras com ramificações a partir da relação que uma tem com a outra. • Como resultado é apresentado um grafo com várias possibilidades de visualização da ligação entre as palavras.
  • 10. Interface – Análise de Similitude
  • 11. 5. Nuvem de Palavras • A nuvem de palavras é uma das análises mais antigas quando se fala de análise de texto por processamento computacional. • São utilizados indicadores estatísticos para inferir relevâncias a certas palavras. • O resultado é apresentado em um “emaranhado” de palavras em que as mais relevantes de acordo com os indicadores são destacadas pelo tamanho ou até cor
  • 12. Interface – Nuvem de Palavras