1 - A partir du fichier texte d'origine, lancer le programme DAO_POS.py ou DS_POS.py avec comme premier argument le txt d'origine et comme second argument le csv de sortie.
2 - Nettoyer le csv de sortie (POSDAO.csv, POSDS.csv) pour ne garder que les verbes.
3 - Transformer la premire colonne (celles contenant les verbes du texte d'origine) en txt.
4 - Importer le txt dans TXM.
5 - Les 200 verbes lemmatiss les plus frquents selon TXM sont ensuite conservs pour tre trier entre Action, Action violente, Etat(corps), Etat(esprit), Mouvement, Parole, Penses, Perception.
6 - Ces listes sont ensuite ajoutes  un automate d'Unitext pour localisation et comptage dans le texte d'origine.
7 - Le nombre d'occurrences et le pourcentage par rapport au texte de chaque catgorie sont ensuite nots.