Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La tokenisation est une étape cruciale dans le prétraitement des données textuelles en NLP (Traitement du Langage Naturel). Elle consiste à découper un texte en unités plus petites appelées "tokens". Ces unités peuvent être des phrases ou des mots, et parfois même des sousmots.
La tokenisation des phrases consiste à diviser un texte en phrases séparées. Cela peut être particulièrement utile pour des tâches où le contexte de la phrase est important, comme la traduction automatique ou la résumé automatique. Par exemple :
txt
Texte original: "Bonjour tout le monde. Comment ça va?"
Tokenisation des phrases: ["Bonjour tout le monde.", "Comment ça va?"]
La tokenisation des mots, quant à elle, consiste à découper les phrases en mots individuels. C'est une étape fondamentale pour presque toutes les tâches de NLP, y compris la classification de texte, l'analyse de sentiments, et l'extraction d'information. Par exemple :
txt
Phrase d'origine: "Bonjour tout le monde."
Tokenisation des mots: ["Bonjour", "tout", "le", "monde"]
Il existe plusieurs méthodes pour la tokenisation, allant des techniques simples basées sur des règles (comme utiliser des espaces blancs pour séparer les mots) aux méthodes plus complexes basées sur des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique.
Règles basées sur des espaces blancs: Cette méthode est simple mais peut être problématique pour les langues où les mots sont collés les uns aux autres, comme le chinois ou le japonais.
Modèles basés sur des statistiques: Ces modèles utilisent des probabilités pour délimiter les mots. C'est plus précis mais aussi plus coûteux en termes de calcul.
De nombreux outils et bibliothèques sont disponibles pour effectuer la tokenisation. Parmi les plus populaires, on trouve:
En choisissant l'outil de tokenisation, il est essentiel de tenir compte de la langue du texte et du contexte dans lequel la tokenisation sera appliquée.
La tokenisation est une étape essentielle dans le flux de travail du prétraitement textuel en NLP. Que ce soit pour diviser les textes en phrases ou en mots, choisir la bonne méthode et l'outil adéquat est crucial pour améliorer la performance globale du modèle NLP.