Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le prétraitement du texte est une étape cruciale dans le Traitement du Langage Naturel (NLP). Il s'agit de transformer les données brutes en un format plus structuré et adapté aux algorithmes. Voici quelques techniques courantes de prétraitement du texte :
La tokenization découpe le texte en unités plus petites appelées "tokens", qui peuvent être des mots, des phrases ou même des caractères individuels. Par exemple, la phrase "Bonjour le monde" serait divisée en trois tokens : "Bonjour", "le", "monde".
Cette technique consiste à convertir toutes les lettres majuscules d'un texte en minuscules. Ainsi, "Paris" devient "paris". Cela aide à uniformiser les mots et à réduire la diversité inutile.
Les stop words sont des mots fréquemment utilisés mais portant peu de valeur sémantique, comme "et", "le", "la". En les supprimant, on réduit la taille des données et on améliore la performance des algorithmes.
Les nombres et les ponctuations peuvent souvent être nonpertinents pour la tâche à accomplir. Leur suppression aide à simplifier le texte.
Les négations changent le sens d'une phrase, et il est crucial de les gérer correctement. Par exemple, dans la phrase "Je ne suis pas content", l’expression "ne pas content" pourrait être traitée ensemble pour en comprendre le sentiment négatif.
Le prétraitement du texte est un prérequis essentiel pour toute application NLP. En nettoyant et en structurant les données textuelles, on prépare le terrain pour des analyses plus précises et plus efficaces.