Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les langues humaines. Il s'agit d'une discipline clé qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de répondre de manière pertinente aux textes humains. Dans cette leçon, nous allons explorer les techniques de base utilisées en NLP pour traiter et analyser les données textuelles.
La tokenisation est le processus de division d'un texte en unités plus petites appelées jetons (tokens). Ces jetons peuvent être des mots, des phrases ou même des caractères, selon la granularité souhaitée. Par exemple, la phrase "Le chat dort." peut être tokenisée en trois mots: "Le", "chat" et "dort".
Les stop words sont des mots couramment utilisés qui n'apportent pas de valeur significative à l'analyse (comme "et", "le", "à"). La suppression de ces mots permet de se concentrer sur les termes plus informatifs et d'améliorer l'efficacité du modèle NLP.
L'analyse de fréquence implique le comptage de la fréquence d'apparition des mots ou des termes dans un texte. Cette technique aide à identifier les mots les plus courants et potentiellement significatifs dans un corpus de textes.
Le modèle Bag of Words est une représentation simplifiée utilisée dans le NLP. Il transforme un texte en une collection de mots sans tenir compte de la grammaire ou de l'ordre, mais en considérant uniquement la fréquence des mots. Ce modèle sert souvent de base pour créer des vecteurs de caractéristiques utilisés dans divers algorithmes de classification.
Ces techniques de base sont essentielles pour préparer le texte brut avant de l'utiliser dans divers algorithmes de NLP. Chaque technique joue un rôle crucial dans l'amélioration de la qualité et de l'efficacité des modèles d'analyse de texte.
Tokenisation, Stop words, Racines, Lemmatisation, Bag of Words