Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le stemming et la lemmatisation sont deux techniques fondamentales en traitement automatique des langues (TAL), particulièrement utilisées lors du prétraitement des textes. Leur objectif commun est de réduire les formes fléchies des mots à une forme de base ou racine, mais elles diffèrent dans leur approche et leur complexité.
Le stemming consiste à réduire les mots à leur racine en coupant simplement leurs suffixes. Par exemple, les mots "manger", "mangé" et "mangeraient" pourraient tous être réduits à la racine "mang". Cette approche est rapide mais peut parfois être trop agressive, aboutissant à des racines qui ne sont pas des mots valides.
Avantages : Rapidité et efficacité Réduction significative de la taille du vocabulaire
Inconvénients : Moins précis, produit parfois des mots incomplets ou approximatifs Peut créer des ambiguïtés en réduisant des mots différents à la même racine
La lemmatisation, en revanche, utilise des techniques de connaissance linguistique plus avancées, comme les dictionnaires de formes de mots et les règles grammaticales, pour réduire les mots à leurs lemmes ou formes de base. Par exemple, "manger", "mangé" et "mangeraient" seraient tous ramenés au verbe infinitif "manger". La lemmatisation est généralement plus précise et génère des mots valides.
Avantages : Plus précise et linguistiquement valide Garde le contexte sémantique des mots
Inconvénients : Plus complexe et plus lente Nécessite des ressources supplémentaires comme des dictionnaires ou des outils de morphologie
Plusieurs outils et bibliothèques sont disponibles pour effectuer ces tâches :
```python from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer() print(lemmatizer.lemmatize("running")) Résultat : "run" print(lemmatizer.lemmatize("mangerait", pos="v")) Résultat : "manger" ```
Le choix entre stemming et lemmatisation dépend du contexte spécifique de votre projet. Si la vitesse est impérative et que la précision peut être légèrement sacrifiée, le stemming peut être préférable. Si la précision et le contexte sémantique sont cruciaux, la lemmatisation est la voie à suivre.