Passer au contenu principal
Loading...
Skip to article
  • Qualtrics Platform
    Qualtrics Platform
  • Customer Journey Optimizer
    Customer Journey Optimizer
  • XM Discover
    XM Discover
  • Qualtrics Social Connect
    Qualtrics Social Connect

Utilisation de mots clés (Designer)


Was this helpful?


This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

The feedback you submit here is used only to help improve this page.

That’s great! Thank you for your feedback!

Thank you for your feedback!


L’utilisation de mots clés

XM Discover utilise le traitement du langage naturel pour combiner toutes les variations potentielles des mots dans leurs formes normales, appelées mots clés. Les mots clés sont glissés et déposés dans les couloirs de règles pour créer des règles.

Astuce: Pour plus d’informations sur la création de règles, voir Règles de catégorie (Designer).
Exemple: Si vous faites glisser le mot clé “Commute” dans le couloir de règles, une règle pour _mtoken:COMMUTE sera générée et inclura également les variations du mot commute, telles que “commutes” et “commute’s”.

Onglets de mots clés

Les mots clés sont distribués entre 8 onglets en haut de la boîte à mots.

Surligne les onglets des mots clés

  • Tous les mots: Tous les mots clés qui apparaissent dans les documents traités dans le cadre du projet.
  • Uncat Sent: Mots clés des phrases qui n’ont pas encore été catégorisées.
  • Uncat Doc: Mots clés issus de verbatims de phrases non catégorisées. Si au moins une phrase d’un document est catégorisée, aucun mot-clé de ce document ne sera affiché dans cet onglet.
  • Not in Cat: Mots clés des phrases qui n’appartiennent pas à la catégorie sélectionnée.
  • Near Sent: mots clés des phrases qui pourraient être classées dans la catégorie choisie. Ne comprend pas les mots qui sont déjà utilisés comme règles pour la catégorie.
  • Near Doc: Mots clés issus de verbatims contenant des phrases correspondant aux règles de la catégorie.
  • Corbeille: Mots clés qui ont été glissés dans la zone de la corbeille. Voir l’onglet Corbeille pour plus d’informations.
  • Structuré: Attributs de données structurées configurés pour le projet. Celles-ci peuvent être utilisées pour filtrer vos données en fonction des données des auteurs de verbatim, telles que le sexe, l’âge, la localisation, etc.
Astuce: Dans les préférences de l’utilisateur, sélectionnez l’onglet des mots clés à afficher par défaut.
Astuce: Les attributs dérivés de catégories ne sont pas disponibles dans l’onglet Structuré et il n’est pas recommandé de les utiliser dans les règles de catégories.

Variations des mots clés

Pour afficher toutes les variantes d’un mot-clé, maintenez la touche contrôle enfoncée et double-cliquez sur le mot-clé. Une nouvelle fenêtre s’ouvrira avec les variantes présentes dans votre projet.

Affiche les variations du menu des mots clés

Astuce: Vous pouvez faire glisser des variations de mots clés dans le couloir des règles pour rechercher une variation spécifique. Pour inclure toutes les formes potentielles du mot, utilisez le mot clé à la place.

Mots associés

Les mots associés sont identifiés par XM Discover comme étant liés au mot clé. Par exemple, le mot “équipe” est lié au mot “travail”.

Surligne la fenêtre contextuelle des principaux mots associés à WORK

Astuce: Une paire de mots associés peut renvoyer des phrases différentes d’une phrase citée contenant les mêmes mots, car les mots associés n’incluent que les liens grammaticaux. Les expressions citées donneront probablement des résultats identiques ou plus nombreux.

Les mots associés peuvent être glissés dans les couloirs de règles pour créer une règle. Ces mots montrent la syntaxe : _LC :[MOT1, MOT2]. Le sigle LC signifie “Linguistic Connection” (connexion linguistique).

Surligne la syntaxe dans le couloir de la règle

Attention: L’ordre des mots dans la connexion linguistique détermine les phrases renvoyées. Lors de la construction des règles, le mot 2 dépend du mot 1. Par exemple, _LC :[ROOM, CLEAN] renverra les phrases où la propreté d’une pièce est discutée, alors que _LC :[CLEAN,ROOM] renverra les phrases où l’acte de nettoyer une pièce est discuté.
Attention: Les mots associés à une virgule doivent être mis entre guillemets. Par exemple, _LC :[CALL CENTER, “WICHITA, KS”]
Astuce: les caractères génériques peuvent être utilisés avec des mots associés, mais ne peuvent pas être le premier symbole du mot.

LES NÉGATIONS ET LES NON-NÉGATIONS DANS LES MOTS ASSOCIÉS

Pour utiliser une négation, il faut mettre un ( ) devant le deuxième mot d’une liaison linguistique. Pour utiliser une négation, il faut mettre un ( + ) devant le deuxième mot.

Mots associés syntaxe Technologie de l’information
lC : [CHAMBRE, PROPRE] “Cette chambre n’est pas propre” et “Toutes les chambres sont propres”
lC :[PIÈCE, -PROPRE] “Cette chambre n’est pas propre
lC : [PIÈCE, +PROPRE] “Toutes les chambres sont propres

Onglet Corbeille

L’onglet Corbeille vous permet de mettre temporairement en sourdine certains mots dans votre projet. Cette fonction peut s’avérer utile pour masquer les mots courants ou non pertinents dans les rapports et permettre l’affichage de mots plus pertinents dans les onglets de mots clés.

Faites glisser un mot-clé dans la boîte “Corbeille” pour le déplacer dans l’onglet “Corbeille”.

Mots clés et flèche pointant vers la corbeille

L’onglet Corbeille affiche tous les mots qui ont été déplacés vers la corbeille. Pour sortir un mot de la corbeille, faites-le glisser dans la case “Récupérer”.

Affiche longlet Corbeille et surligne un terme qui peut être glissé dans la boîte de récupération

De nombreuses pages de ce site ont été traduites de l'anglais en traduction automatique. Chez Qualtrics, nous avons accompli notre devoir de diligence pour trouver les meilleures traductions automatiques possibles. Toutefois, le résultat ne peut pas être constamment parfait. Le texte original en anglais est considéré comme la version officielle, et toute discordance entre l'original et les traductions automatiques ne pourra être considérée comme juridiquement contraignante.