Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le traitement des langues naturelles (NLP), les stop words (ou mots vides en français) sont des mots très fréquents dans une langue, mais qui portent peu de signification utile pour l'analyse. Par exemple, en français, des mots comme "le", "la", "et", "à", "de" sont considérés comme des stop words.
Définition : Les stop words sont des mots qui apparaissent souvent mais qui n'apportent pas de valeur ajoutée à la compréhension du texte. Ils peuvent varier selon la langue et le domaine d'application. Par exemple, dans un corpus médical, des termes comme "patient", "médecin" pourraient être plus fréquents et donc considérés comme des stop words spécifiques à ce domaine.
Suppression : Pour améliorer l'efficacité des modèles de NLP, il est courant de supprimer ces mots vides. Cela permet de réduire la dimensionnalité du texte et de concentrer l'analyse sur des mots plus pertinents. La suppression des stop words se fait généralement en utilisant des listes prédéfinies qui sont adaptées à la langue et au domaine du texte.
Contrairement aux stop words, les mots rares sont des termes qui apparaissent très peu dans le corpus. Leur présence peut parfois causer des problèmes dans les modèles de NLP car ils peuvent :
Créer de la confusion : Les mots rares peuvent être des fautes typographiques, des noms propres ou des termes techniques qui n'apparaissent qu'une ou deux fois, ce qui peut induire en erreur les modèles de NLP.
Augmenter la dimensionnalité : Chaque mot rare est un vecteur unique qui augmente la taille globale de l'ensemble de données, rendant les calculs plus coûteux.
Traitement : Pour gérer les mots rares, plusieurs stratégies peuvent être adoptées : Filtrage : Exclure les mots qui apparaissent endessous d'un certain seuil de fréquence. Regroupement : Associer les mots rares à une catégorie générique, comme "UNKNOWN" ou "RARE". Smoothing : Utiliser des méthodes statistiques pour atténuer l'impact des mots rares.
Il est crucial de trouver un équilibre entre la suppression des mots fréquents et rares pour ne pas perdre d'informations précieuses tout en simplifiant le corpus pour un traitement plus efficace.