Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La tokenisation est une étape cruciale dans le prétraitement des textes pour le traitement du langage naturel (NLP). Cette procédure consiste à diviser un texte en unités plus petites appelées tokens. Les tokens peuvent être des phrases, des mots ou même des sousmots. La qualité de la tokenisation a un impact significatif sur les étapes de traitement suivantes, telles que la vectorisation et l'analyse syntaxique. Explorons les différentes méthodes et outils disponibles pour effectuer cette tâche.
Tokenisation basée sur les espaces : Il s'agit d'une méthode simple mais efficace pour plusieurs langues. Elle consiste à diviser le texte en tokens en utilisant les espaces comme séparateurs. Par exemple, pour la phrase "Bonjour le monde", les tokens seront "Bonjour", "le", et "monde".
Tokenisation par expressions régulières (regex) : Cette méthode utilise des patterns d'expressions régulières pour identifier les frontières des tokens. Par exemple, un pattern regex peut être utilisé pour extraire des tokens composés uniquement de mots alphabétiques, en ignorant la ponctuation.
Tokenisation basée sur des dictionnaires : Cette technique utilise un dictionnaire de termes connus pour diviser le texte. Elle est particulièrement utile pour les langues agglutinantes ou composées. Par exemple, en chinois, cette méthode peut aider à segmenter des phrases sans espaces en mots significatifs.
Tokenisation binaire : Les algorithmes comme BPE (Byte Pair Encoding) ou WordPiece découpent les mots en sousunités plus petites, ce qui est efficace pour traiter des vocabulaires vastes comme ceux des modèles de langages modernes (ex. BERT).
NLTK (Natural Language Toolkit) :
NLTK est une bibliothèque Python populaire pour le traitement du langage naturel. Elle offre plusieurs outils pour la tokenisation, notamment wordtokenize
et senttokenize
.
spaCy :
spaCy est une autre bibliothèque Python largement utilisée dans la NLP. Elle propose des tokeniseurs très performants et optimisés pour la vitesse. Par exemple, on peut utiliser spacy.lang.fr.French().tokenizer
.
Stanford NLP : Stanford CoreNLP est un outil puissant développé par l'Université de Stanford qui propose des tokeniseurs avancés pour plusieurs langues, y compris le français.
Hugging Face Tokenizers :
Hugging Face propose des outils de tokenisation spécialisés pour les modèles de langage préentraînés comme BERT, GPT, et RoBERTa. La bibliothèque transformers
contient des tokeniseurs hautement configurables et rapides.
TextBlob : TextBlob est une bibliothèque de Python simple et intuitive pour le traitement du texte. Elle peut être utilisée pour la tokenisation, bien qu'elle soit plus basique comparée à NLTK ou spaCy.
La tokenisation est une étape fondamentale, et le choix de la méthode et des outils dépend fortement du type de texte et de l'application spécifique. Une tokenisation efficace permet d'améliorer la performance globale des modèles de NLP.