Discussion :

[younes_88]

Bonjour à tous,

J’ai des données sur les noms d’écoles et de diplômes qui sont rentrées manuellement.

Je dois rapprocher avec les noms d’écoles référentiel.
La même chose pour les diplômes ressortir le niveau et le domaine.

Mais les données sont très différents pour une même école où un même diplôme.
Environ 20k lignes et 10k valeurs uniques pour les écoles.

J’ai utilisé une méthode levenshtein et de clustering mais les résultas ne sont pas très satisfaisants.

J’aurais besoin d’aide pour trouver la bonne solution pour ce genre de cas.

Je vous remercie d’avance pour toute aide.

[fred1599]

Bonjour,

Comment sont structurées vos données actuelles ? Avez-vous des exemples de format de données pour les noms d'écoles et de diplômes (par exemple, sous forme de fichiers CSV, Excel, ou base de données) ?

Pouvez-vous donner des exemples de noms d'école et de diplômes où les données sont très différentes ?

Quels sont les critères pour la comparaison ?

Bref, il faut un minimum de contexte...

[wiztricks]

J’ai utilisé une méthode levenshtein et de clustering mais les résultas ne sont pas très satisfaisants.

oui mais encore? ça serait bien d'expliquer plus en détails ce qui ne va pas.

J’aurais besoin d’aide pour trouver la bonne solution pour ce genre de cas.

Il n'y a pas forcément de solution générale mais une succession de traitements pour "normaliser" les données pour obtenir de meilleurs résultats. Et ce sera l'expérience (et/ou les tests) qui va orienter ce qu'on va essayer d'appliquer suivant le jeu de données.

Ceci dit, c'est un boulot de conception qui peut prendre du temps et qui n'a rien avoir avec une question de programmation avec le langage Python.

- W

[Sve@r]

Bonjour

J’aurais besoin d’aide pour trouver la bonne solution pour ce genre de cas.

On ne peut jamais parler de "bonne solution" car chaque cas est unique. Par exemple d'où viennent les données ? Peux-tu les retourner à leur créateur avec demande de reformuler ?

J'ai eu un cas analogue à traiter: importer des données X dans une bdd. Je ne me suis pas fait chier. Si la donnée X était parfaite, je l'importais et la tagguais "OK". Si la donnée X était imparfaite mais correctible (exemple "2,3" au lieu de "2.3") je la corrigeais mais la tagguais "WARNING". J'avais écrit pour ça toute une gamme de fonctions correctrices et chaque fois que je trouvais un nouveau cas je rajoutais une fonction. Mais la donnée était tagguée "WARNING" même pour une seule correction. C'était "OK" si zéro souci ou bien "WARNING". Et je disais aussi pourquoi.
Et si la donnée était trop corrompue/illisible etc je la tagguais "ERROR" en disant là aussi pourquoi.
Puis je renvoyais le log à l'émetteur. Le log (de type excel) contenait les mêmes lignes que le fichier d'origine auxquelles étaient rajouté le tag et le détail des soucis rencontrés. Et l'émetteur n'avait qu'à filtrer sur "WARNING" ou "ERREUR" pour voir le souci, corriger sa donnée et me la retourner.

Mais tout ceci n'a bien entendu rien à voir avec Python. C'est un peu comme demander à la hot-line Renault comment changer une roue parce que tu as une roue à plat sur ta Renault alors que la marque de ta voiture n'a aucune importance dans le cas présent.

[younes_88]

Re,
Merci pour vos retours.

Les données proviennent d'une plateforme en ligne où l'on peut soit entrer manuellement les informations sur les diplômes, écoles, etc, soit les récupérer automatiquement à partir du CV par parsing ou les importer via Linkedin.

Ensuite, je génère des rapports sous format Excel ou CSV avec les données personnelles des personnes, les informations sur les diplômes (intitulé diplôme, type, date d'obtention, école).

Exemple d'écoles:
Dans le référentiel : Université Panthéon Sorbonne
Dans le fichier depuis la plateforme : Université Paris 1 Panthéon Sorbonne, Sorbonne University, Paris 1 Panthéon Sorbonne, École de Management Panthéon Sorbonne, IAE Panthéon Sorbonne, Paris 1 La Sorbonne, etc.
II existe encore une vingtaine de variantes avec des mots en plus ou en moins, des caractères -, où /, les doubles diplômes.

En ce qui concerne les diplômes, certains mentionnent le niveau suivi du domaine (comme Master en Management, Master of Business Administration), tandis que d'autres indiquent uniquement le domaine. Certains diplômes sont en anglais, et il existe également des certifications MOOC où ils écrivent une phrase sur le sujet.

Le but est d'obtenir le bon nom pour les écoles et, pour les diplômes, de récupérer le niveau et le domaine s'ils sont mentionnés, sinon seulement le domaine. Il y a aussi des doubles diplômes dans une même ligne qui ne sont pas séparés. Je précise qu'un diplôme + école équivaut à une ligne, donc chaque diplôme a sa propre ligne.

[younes_88]

Si ce n’est pas le bon forum pour poser cette question. Pourriez vous me suggérer un forum lié au sujet ? Merci

[Sve@r]

Si ce n’est pas le bon forum pour poser cette question. Pourriez vous me suggérer un forum lié au sujet ? Merci

C'est un souci d'algorithmie (comment analyser/corriger une info entrante). Une fois l'algo trouvé, tout langage pourra le déployer y compris Python...