Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La normalisation des textes est une étape cruciale du prétraitement dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP). Cette étape vise à uniformiser le format et la structure des textes afin de rendre les données plus cohérentes et exploitables par les modèles d'apprentissage automatique. Deux techniques essentielles de normalisation sont l'utilisation de minuscules et la suppression de la ponctuation.
Mettre tout le texte en minuscules est une pratique courante en prétraitement de texte. Cela permet d'éviter les divergences causées par la casse des lettres. Par exemple, les mots "Maison", "maison" et "MAISON" seront tous transformés en "maison". Cette uniformité aide non seulement à réduire le nombre de mots uniques dans le corpus mais aussi à améliorer la précision des modèles NLP.
Exemple:
plaintext
Avant: Le Chat Noir dort.
Après: le chat noir dort.
La ponctuation n’apporte généralement pas d'information significative pour les tâches de NLP (hors contextes spécifiques comme l'analyse de sentiment où des ponctuations comme "!" peuvent être importantes). En supprimant les symboles de ponctuation, on simplifie le texte, ce qui facilite le traitement et l’analyse.
Exemple:
plaintext
Avant: Bonjour! Comment ça va?
Après: Bonjour Comment ça va
re
pour les expressions régulières peut être utilisé pour supprimer la ponctuation.Exemple de code Python avec NLTK: ```python import nltk import re
texte = "Bonjour! Comment ça va?"
texte = texte.lower()
texte = re.sub(r'[^\w\s]', '', texte)
print(texte)
```
Cette leçon illustre l'importance de la normalisation des textes dans le NLP et présente des techniques et outils pratiques pour la mise en œuvre. La compréhension et l'application de ces techniques optimisent l'efficacité et la précision des modèles de traitement du langage.