Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le nettoyage du texte est une étape cruciale dans le Traitement du Langage Naturel (NLP). Cette phase vise à préparer les données textuelles en supprimant ou modifiant les éléments indésirables pour rendre les informations plus exploitables par les algorithmes. Voici les principales étapes et techniques impliquées dans le nettoyage du texte.
Les caractères spéciaux, tels que les ponctuations, les symboles et les chiffres, peuvent souvent perturber l'analyse du texte. Par conséquent, ils sont généralement supprimés pour simplifier les données. Par exemple:
Le texte brut : Hello world! 2023 a été incroyable...
Après suppression : Hello world a été incroyable
L'uniformisation du texte en minuscules permet d'éviter les doublons dus à la capitalisation différente des mots. Par exemple:
Texte original : Bonjour tout le MONDE
Texte nettoyé : bonjour tout le monde
Les mots vides (aussi connus sous le nom de stop words) sont des mots courants comme "et", "de", "la", qui n'apportent pas de valeur sémantique significative à l'analyse. Ils sont souvent supprimés pour alléger le texte. Exemple :
Avant : Je vais à l'école et je lis un livre.
Après : vais école lis livre
Le stemming et la lemmatisation sont des techniques pour ramener les mots à leur racine commune ou à leur forme standard. Bien que cette phase soit souvent discutée dans les sections de tokenisation, elle joue un rôle essentiel dans le nettoyage. Par exemple:
Avant : studied, studying, studies
Après : study
Les coquilles ou fautes de frappe et les abréviations doivent également être corrigées pour assurer la qualité des données. Par exemple:
Texte brut : Je t'aime <3 Plz répondez ASAP
Texte nettoyé : Je t'aime, s'il te plaît répondez dès que possible
Le nettoyage du texte est une phase fondamentale qui améliore la qualité, la consistance et l'uniformité des données. Une bonne préparation des textes facilite les étapes suivantes du NLP, comme la tokenisation et l’extraction des caractéristiques.