Fifty Years of Abstracts in the Journal Economie et Statistique

Cinquante ans de résumés d’Économie et Statistique

Julie Djiriguian and François Sémécurbe
Additional contact information
Julie Djiriguian: INSEE - Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE)
François Sémécurbe: INSEE - Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE)

Post-Print from HAL

Abstract: Le traitement du langage naturel, véritable boîte à outils d'analyse textuelle, est de nos jours couramment utilisé pour explorer le contenu de divers textes. On en propose ici, à l'occasion des 50 ans de la revue Économie et Statistique (puis Economie et Statistique / Economics and Statistics), une application aux résumés des 2 184 articles « académiques » qui y ont été publiés depuis 1969 (voir encadré). Quels sont les mots dont la fréquence est la plus élevée ? Quelles thématiques sous‑jacentes suggèrent‑ils et ces thématiques ont‑elles changé au cours des années ?

Keywords: text analysis; natural language processing; topic modeling; Latent Dirichlet Allocation; allocation latente de Dirichlet; modèle de thème; traitement du langage naturel; analyse textuelle (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
Note: View the original document on HAL open archive server: https://insee.hal.science/hal-05296183v1
References: Add references at CitEc
Citations:

Published in Economie et Statistique / Economics and Statistics, 2019, 510-511-512, pp.7-11. ⟨10.24187/ecostat.2019.510t.1999⟩

Downloads: (external link)
https://insee.hal.science/hal-05296183v1/document (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:hal:journl:hal-05296183

DOI: 10.24187/ecostat.2019.510t.1999

Access Statistics for this paper

More papers in Post-Print from HAL
Bibliographic data for series maintained by CCSD ().