Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le monde du Traitement du Langage Naturel (NLP), tokenisation et lemmatisation sont deux techniques fondamentales de prétraitement de texte. Elles permettent de structurer et de normaliser les données textuelles afin de faciliter leur analyse par des modèles linguistiques.
La tokenisation est le processus de division d'un texte en plus petites unités appelées tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des phrases ou même des caractères individuels, selon le contexte et l'objectif de l'analyse. Par exemple, la phrase "Je mange une pomme" peut être tokenisée en ["Je", "mange", "une", "pomme"].
La lemmatisation concerne la transformation des mots en leur forme de base ou lemme. Par exemple, le mot "mangeant" serait transformé en "manger". Contrairement à la stemming, qui coupe simplement les suffixes pour obtenir le radical des mots, la lemmatisation utilise le contexte et des règles linguistiques pour trouver la forme canonique d'un mot.
Comprendre et maîtriser les techniques de tokenisation et de lemmatisation est essentiel pour tout projet de Traitement du Langage Naturel. Elles permettent de préparer les données textuelles de manière efficace, réduisant ainsi la complexité et augmentant la performance des modèles.