Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le traitement de texte dans le cadre du Traitement du Langage Naturel (NLP) constitue une étape fondamentale qui permet de transformer des informations brutes contenues dans les textes en données utilisables par des systèmes informatiques. Cette transformation se fait généralement en plusieurs étapes :
La première phase est la saisie des données textuelles. Cela peut inclure différentes formes de textes, comme des articles de blog, des transcriptions de conversations, des emails, ou même des messages de réseaux sociaux. Le défi ici est souvent de collecter des données de manière structurée et dans un format qui pourra être traité efficacement par des modèles de NLP.
Après la saisie, le prétraitement est crucial. Il consiste à nettoyer et transformer le texte afin qu’il puisse être analysé plus façilement. Les étapes de prétraitement peuvent inclure : Suppression des stop words : mots courants (comme “le”, “la”, “un”) qui n’ajoutent pas de valeur contextuelle particulière. Tokenisation : division du texte en unités de sens, généralement des mots. Lemmatisation et racination : réduction des mots à leurs formes de base (ex. : “courant” à “courir”).
Ensuite, nous avons l’analyse syntaxique, où la structure grammaticale du texte est examinée. Cette étape consiste à déterminer les relations entre les mots, notamment les structures telles que les phrases nominales et verbales.
L’analyse sémantique suit l’analyse syntaxique et vise à comprendre le sens, ou le contenu, du texte. Cela peut inclure la reconnaissance des entités nommées (NLP), l’analyse des sentiments, ou l'extraction de relations entre différentes parties du texte.
Enfin, la compréhension pragmatique du texte essaie de saisir les enjeux contextuels et la signification audelà des mots euxmêmes. Cela peut inclure la compréhension de l'ironie, du sarcasme, ou des allusions culturelles.
En résumé, le traitement de texte dans le cadre du NLP est un processus multiétapes complexe qui commence par la saisie initiale du texte et se termine par sa compréhension profonde. Chaque étape de ce processus est essentielle pour garantir que les données textuelles soient correctes et utilisables par les modeles de NLP pour des tâches variées.