Les partitions d'ensembles de textes peuvent être d'origine endogène - provenir d'une classification non supervisée - ou exogène, par catégorisation a priori des textes par des experts. Dans les deux cas se pose la question du caractère généralisable des catégories qu'elles expriment. Dans le cadre de la recherche d'une meilleure catégorisation des domaines scientifiques, et à partir d'un extrait significatif de la base de référence Web of Science, nous avons appliqué la méthodologie classique de l'apprentissage automatique (sous-corpus distincts: apprentissage, ajustement, test) à une partition non supervisée du domaine de la génomique. Les résultats sur cet ensemble de 120 000 résumés d'articles font la preuve d'une qualité et d'une robustesse accrues quand on caractérise chaque partition, plutôt que par de simples termes, par des motifs de termes. Ces motifs spécifiques de chaque catégorie sont extraits par notre méthode Midova de sélection et détermination de liaisons complexes entre variables booléennes par "pulvérisation" des effectifs impliqués dans chaque relation n-aire.