Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans ce chapitre, nous allons aborder le nettoyage du texte, une étape cruciale du prétraitement dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP). Nettoyer le texte permet d'optimiser la qualité des données textuelles avant de les soumettre à des modèles d'apprentissage automatique ou des algorithmes de traitement du langage.
Pour commencer, il est primordial de supprimer les balises HTML et tout autre bruit indésirable présent dans le texte. Ce bruit peut inclure :
Ces éléments perturbent les modèles en introduisant des informations redondantes ou non pertinentes. Par exemple, les balises HTML (<∕p>, <∕a>, etc.) ne contribuent pas au contenu sémantique du texte et doivent être retirées.
Comment procéder :
La normalisation est une étape où le texte est transformé pour devenir cohérent et standardisé. Cela comprend :
L’objectif est d’éviter les duplications et incohérences dues à la casse (ex : "Chien" et "chien" doivent être traités de la même manière).
Exemple :
python
texte = texte.lower()
La ponctuation peut être supprimée pour réduire le bruit, surtout si elle n’apporte pas de valeur ajoutée.
Exemple :
python
import string
texte = texte.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
Les espaces superflus doivent être éliminés pour éviter les erreurs dans le traitement ultérieur.
Exemple :
python
texte = " ".join(texte.split())
Pour résumer, le nettoyage du texte est une étape indispensable pour améliorer la qualité des données textuelles. Une fois purifiés des éléments indésirables et standardisés, les textes sont mieux préparés pour les étapes suivantes de prétraitement.