Faire une analyse sémantique : explications et applications ! 🗒️

Quand les profs de français prononcent les mots « analyse sémantique », ils voient souvent leurs élèves se décomposer sur place. Pourquoi ? Parce qu’on pense à tort que cette branche de la linguistique est abstraite. On te rassure, elle ne vient pas d’une planète obscure et lointaine. Aujourd’hui, on te le montre en définissant ces termes et en t’expliquant comment faire une analyse sémantique ! Prêt ? C’est parti ! 😁

🌟 Si tu veux déchiffrer le véritable sens des mots et ne plus jamais te sentir perdu lors d’une analyse sémantique en français, nos cours particuliers de français sont fait pour toi !

La sémantique, c’est quoi exactement ? 🤔

Les origines du terme 📖

Si le mot « sémantique » semble au premier abord cacher une notion compliquée, il a en fait une signification tout à fait logique. Il est dérivé du grec sêmantikos qui veut dire « signifié », terme qui est lui-même formé à partir de sêma qui renvoie à un « signe » ou à une « marque ».

👉 En effectuant des recherches approfondies, le fondateur de la sémantique moderne a réalisé que le langage était plein de surprises et de leçons. Ce n’est pas juste un système de signes permettant aux hommes de communiquer entre eux. C’est une science qui amène à réfléchir, à étudier notre écriture et à s’intéresser à l’évolution de la parole humaine (c’est beau dit comme ça 😭) !

Définition de l’expression 🔥

Pour comprendre en quoi consiste une analyse sémantique, commençons par le début ! La linguistique, une discipline scientifique qui s’intéresse à l’étude du langage, est un type d’arborescence qui possède plusieurs branches. Parmi elles, tu as la sémantique ! 🌳

👉 Le domaine de la sémantique n’est pas à confondre avec la syntaxe. Ces deux études reposent sur l’analyse des éléments de base du langage, mais leurs approches sont TOTALEMENT différentes.

L’analyse sémantique ne tient pas compte de la structure grammaticale mais de la compréhension du sens des termes employés. Quel est le rapport entre ces mots ? Quel est le sens de ce texte ? Voilà les questions que se posent un vrai pro de la sémantique ! 🤩

🚩 Conclusion : l’analyse sémantique se concentre sur les intentions du texte, les émotions qu’il met en avant et les sentiments qui donnent du sens au message de l’auteur.

Les objets d’étude ✍️

Comme la sémantique approfondit notre compréhension du langage naturel, elle a de l’importance pour les agences qui étudient leurs interactions avec des clients. Dans le monde professionnel, cette discipline est connue sous le nom de TAL (Traitement Automatique des Langues) ou TALN (Traitement Automatique des Langues Naturelles).

👉 Pour faire une analyse sémantique, on s’intéresse à ces points clés :

📍 La signification des mots, simples ou composés ;

📍 Les rapports de sens entre les mots (homonymes, synonymes, etc.),

📍 La distribution des actants au sein d’un énoncé,

📍 Les conditions de vérité d’un énoncé,

📍 L’analyse critique du discours,

📍 La pragmatique, en tant que branche de la sémantique,

📍 Les descriptions.

Cette notion est encore un peu floue pour toi ? Expliquons-la avec un exemple ! Imagine que tu travailles dans une startup et que tu reçois un message d’un client qui te dit : « Je suis sous le choc, ce verre brillant dans le noir est une tuerie ! » 🔥

👉 Une analyse purement syntaxique ne suffirait pas à comprendre si le client est satisfait ou non puisqu’elle ne retiendrait que la structure grammaticale de la phrase. À l’inverse, une analyse sémantique montrerait que le mot « tuerie » ne renvoie pas à un assassinat mais à un sentiment positif.

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La Sorbonne

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Comment faire une analyse sémantique ? 💫

La sélection et préparation des textes 🔎

L’analyse sémantique commence par le choix des textes à examiner. Un peu comme quand tu prépares ton mémoire ! Durant cette étape, tu effectues une recherche de mots-clés pertinents en utilisant des outils numériques comme Google Keyword Planner. Ils te permettront de trouver des expressions précises en lien avec ton sujet. ✔️

Une fois que tu as identifié les textes intéressants, il est temps de les préparer pour l’analyse sémantique (comme un patient pour une opération 🧑‍⚕️) ! Cette partie comprend notamment la suppression des caractères spéciaux et la suppression des mots courants qui n’apportent pas de valeur sémantique.

👉 Cette opération rend ton corpus plus digeste !

Pour t’aider, regarde l’apparence d’un texte avant et après le prétraitement :

Dans cet exemple, le prétraitement du texte est effectué par un algorithme ou un outil informatique. Aucun humain n’écrirait comme ça (ou du moins, on l’espère… 😬). Ici, tu vois que les caractères spéciaux, les majuscules, les émoticônes et les hashtags ont été supprimés.

📌  Note : si tu ne réalises pas d’analyses sémantiques pour ton boulot ou que ton prof ne te demande pas de faire de prétraitement numérique, inutile d’avoir un corpus tout beau tout propre. Ça se passera entre ton texte et toi ! 😉

L’identification des unités de sens 📢

La chose la plus importante à faire, c’est de repérer les différentes unités de sens. Ça comprend aussi bien l’identification de mots précis que l’identification des paragraphes qui composent ton texte. Ouvre l’œil pour comprendre l’intention du texte. 👀

Comme tu peux le voir, un simple changement de ponctuation peut modifier le sens d’une phrase. L’analyse sémantique est une science TRÈS subtile ! Il faut toujours comprendre le sens logique qui lie les éléments d’une phrase entre eux. En ignorant la place d’un déterminant ou d’une voyelle, tu peux passer à côté du sens de la phrase.

👉 Pour un être humain, c’est facile de comprendre le sens grâce à la ponctuation.

👉 Pour une machine, c’est un véritable challenge !

L’analyse du contexte 💻

L’analyse du contexte est une étape cruciale de l’analyse sémantique. Comprendre le contexte global dans lequel un texte est écrit te permet de mieux interpréter le sens des phrases. Informations sur l’écrivain, intention de communication, suppositions, n’importe quel mot peut cacher une idée ! 🤭

👉 Un algorithme aura du mal à interpréter correctement cette expression parce qu’il se basera sur le sens littéral des mots importants (chaud et braise). Si on ne lui apprend pas au préalable ce que signifie cette expression, l’outil ne saisira pas l’émotion véhiculée.

L’analyse sémantique nécessite une compréhension approfondie du contexte culturel et linguistique ! C’est pour ça que les outils auront toujours besoin d’une main humaine pour interpréter correctement des expressions, des jeux de mots ou des phrases ambiguës. Avec le numérique, au revoir les nuances et bonjour le premier degré ! 😅

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J’EN PROFITE !

Les gros avantages de l’analyse sémantique 🤩

1️⃣ Elle permet d’améliorer la compréhension des clients.

En prenant en compte les motifs de satisfaction ou d’insatisfaction de la clientèle, la tonalité et les émotions exprimées dans leurs messages, on est en mesure de comprendre les envies, les besoins et les problèmes des internautes.

2️⃣ Elle permet de fournir des réponses pertinentes et rapides

L’idée, c’est d’améliorer l’expérience client ! Faire une analyse sémantique contribue à la productivité d’une entreprise puisque l’analyse des données laisse aux équipes du service client le temps de se concentrer sur des demandes nécessitant une intervention humaine.

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3️⃣ Elle est un atout en stratégie de référencement naturel (SEO)

Elle aide à comprendre le contenu des requêtes des internautes sur les moteurs de recherche et permet aux machines de détecter les émotions humaines et de traiter certaines demandes de manière autonome.

Bien sûr, il existe d’autres avantages à l’élaboration d’analyses sémantiques. Découvre-les dans cette liste imagée ! 👇

Les avantages, on aime ça ! 😍

Création de contenus de qualité : l’analyse sémantique aide à créer des contenus de qualité en identifiant les thèmes, les sujets et les informations les plus pertinents pour les clients et les internautes.

Amélioration de l’expérience utilisateur : en comprenant les intentions et les besoins des utilisateurs, on peut créer des pages web conviviales et offrir une expérience de navigation optimale.

Réduction des recherches inefficaces : l’analyse sémantique permet d’éviter les recherches inefficaces en identifiant les mots-clés les plus pertinents pour un domaine spécifique.

Meilleures instructions pour les moteurs de recherche : l’analyse sémantique fournit des instructions plus précises aux moteurs de recherche sur la structure et la signification du contenu, ce qui améliore son classement dans les résultats de recherche.

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Création de contenus de qualité : l’analyse sémantique aide à créer des contenus de qualité en identifiant les thèmes, les sujets et les informations les plus pertinents pour les clients et les internautes.

Amélioration de l’expérience utilisateur : en comprenant les intentions et les besoins des utilisateurs, on peut créer des pages web conviviales et offrir une expérience de navigation optimale.

Réduction des recherches inefficaces : l’analyse sémantique permet d’éviter les recherches inefficaces en identifiant les mots-clés les plus pertinents pour un domaine spécifique.

Meilleures instructions pour les moteurs de recherche : l’analyse sémantique fournit des instructions plus précises aux moteurs de recherche sur la structure et la signification du contenu, ce qui améliore son classement dans les résultats de recherche.

Les outils utilisés pour faire une analyse sémantique 💕

Parmi ces différents outils, tu trouveras de tout ! Tu as des versions gratuites avec des fonctionnalités limitées ou des restrictions d’utilisation et tu as des outils qui peuvent être utilisés gratuitement dans leur intégralité. 😉

📌 Google Keyword Planner : il trouve pour toi des mots-clés pertinents orientés vers le référencement et la recherche en ligne.

📌 TextBlob : une bibliothèque de traitement du langage naturel (NLP) qui offre des fonctionnalités pour l’analyse sémantique et la classification de textes.

📌 Natural Language Toolkit : une bibliothèque NLP qui te permet de réaliser une analyse sémantique ET syntaxique.

📌 Stanford CoreNLP : un ensemble d’outils développé par l’université de Stanford.

📌 RapidMiner : une plateforme d’analyse de données qui fait de l’extraction d’entités, de la classification de textes et l’analyse de sentiments humains.

📌 IBM Watson Natural Language Understanding : un service basé sur le cloud qui utilise l’intelligence artificielle pour effectuer une analyse sémantique avancée.

📌 GATE (General Architecture for Text Engineering) : un ensemble d’outils open-source spécialisé dans l’extraction d’informations et l’analyse sémantique.

📌 Word2Vec : un modèle d’apprentissage automatique utilisé pour la représentation vectorielle des mots, ce qui te permet de repérer des infos essentielles.

Conclusion 📍

Maintenant que tu sais tout sur l’analyse sémantique et son rôle dans la création de contenus web pertinents et de bonne qualité, on n’a plus qu’à te laisser voguer vers un nouvel article Sherpa. Écris-nous un petit commentaire en passant ! 😁