Bien debuter avec la carte semantique
Un guide court pour selectionner des pays, lire les regroupements de points et comprendre ce que signifie vraiment la proximite semantique.
Une carte sémantique mondiale du droit constitutionnel
Constitutional Map AI
De courtes entrées pour apprendre plus vite le flux de l'atlas : comment sélectionner des pays, comparer des distributions dans le canvas 3D et valider un résultat dans le texte constitutionnel complet.
Prise en main
Un guide court pour selectionner des pays, lire les regroupements de points et comprendre ce que signifie vraiment la proximite semantique.
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Une routine courte pour garder des comparaisons lisibles, changer de pays avec methode et relier l'impression visuelle au texte constitutionnel.
Comment partir d'une recherche textuelle ou semantique, ouvrir le texte constitutionnel complet et verifier si un resultat soutient vraiment votre hypothese.
Guide de Lecture
Chaque point dans la vue 3D représente un article constitutionnel ou une autre unité juridique pertinente. Les points proches ne sont pas proches parce qu'ils proviennent du même pays, mais parce que le langage de ces passages est sémantiquement similaire. Utilisez la sélection des pays pour comparer comment différentes constitutions occupent le même terrain sémantique.
La carte et la liste des pays sont des outils de sélection. Ils déterminent quelles constitutions sont chargées dans la scène. Sélectionner plus de pays ne modifie pas la géométrie de l'embedding ; cela change quelles parties de l'espace sémantique global vous pouvez inspecter.
L'embedding transforme le texte juridique en vecteurs, et l'étape de clustering regroupe les vecteurs qui tendent à traiter de thèmes constitutionnels liés. En mode pays, la couleur indique l'origine politique. En mode cluster, la couleur indique le voisinage thématique.
Les nuages grands et denses indiquent généralement des idées constitutionnelles récurrentes telles que les droits, les institutions, les pouvoirs d'urgence, les élections ou les règles d'amendement. Les points isolés signalent souvent des dispositions inhabituelles, des formulations rares ou des choix constitutionnels spécifiques à un pays.
La plateforme propose deux types de recherche : la recherche syntaxique trouve les occurrences littérales des termes, tandis que la recherche sémantique récupère des passages conceptuellement proches, même sans correspondance exacte des termes. Les résultats mettent en évidence des régions de l'espace sémantique dans le canvas 3D, reliant ce qu'on lit à où cela se situe.
Dans les statistiques par pays, Couverture mesure quelle proportion du paysage global des clusters une constitution atteint. Entropie mesure la régularité de la distribution de ses segments dans ce paysage : une entropie élevée suggère une plus grande diversité sémantique, tandis qu'une entropie faible suggère une concentration sur moins de thèmes.
Dans le panneau de détail de l'article, Cluster global est l'identifiant du groupe thématique auquel ce segment a été attribué dans le clustering mondial. Lorsque la valeur est -1, cela signifie que le segment est resté en dehors des regroupements thématiques définis à cette étape globale. Probabilité indique avec quelle confiance le modèle a placé ce segment dans ce groupe : des valeurs élevées indiquent un ajustement plus net, tandis que des valeurs basses signalent généralement des cas ambigus ou frontaliers.