Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le découpage en phrases et en mots, couramment nommé tokenisation, est une étape cruciale dans le processus de prétraitement du texte en traitement du langage naturel (NLP). Il s'agit de diviser un texte continu en unités plus petites appelées tokens. Ces tokens peuvent être des phrases, des mots, ou même des caractères individuels, selon les besoins du traitement.
La tokenisation est essentielle car elle permet de transformer un texte brut en une série de segments analytiques utilisables. Sans cette étape, il serait très difficile de procéder à l'analyse sémantique ou syntaxique des textes. Par exemple, pour analyser la fréquence des mots, identifier des entités nommées ou effectuer le stemming et la lemmatisation, il est indispensable d’opérer un découpage préalable en constitutives fondamentales.
La tokenisation en phrases consiste à séparer un texte en phrases individuelles. Ceci est souvent accompli en détectant les signes de ponctuation terminale comme le point (.), le point d’interrogation (?), ou le point d’exclamation (!).
Exemple:
Texte original : "Bonjour à tous! Comment allezvous? J’espère que vous passez une bonne journée."
Après tokenisation en phrases :
1. "Bonjour à tous!"
2. "Comment allezvous?"
3. "J’espère que vous passez une bonne journée."
La tokenisation en mots divise chaque phrase obtenue en mots individuels. Cette méthode est cruciale pour les tâches de base telles que le comptage de mots, l’analyse de fréquence et la vectorisation.
Exemple:
Phrase originale : "Bonjour à tous!"
Après tokenisation en mots :
1. "Bonjour"
2. "à"
3. "tous"
Divers outils et méthodologies sont disponibles pour réaliser une tokenisation efficace. Quelques méthodes courantes incluent:
```python import nltk from nltk.tokenize import senttokenize, wordtokenize
texte = "Bonjour à tous! Comment allezvous? J’espère que vous passez une bonne journée." phrases = senttokenize(texte) mots = [wordtokenize(phrase) for phrase in phrases]
print(phrases) print(mots) ```
NLTK (Natural Language Toolkit) est une bibliothèque populaire en Python utilisée pour les tâches NLP, fournissant des fonctions prêtes à l'emploi pour découper des textes en phrases et en mots.
La tokenisation est donc une pratique fondamentale dans le NLP, permettant de structurer et préparer le texte pour des analyses plus profondes. Une bonne compréhension des méthodes de découpage en phrases et en mots est indispensable pour quiconque travaille dans le domaine du traitement automatique du langage naturel.