Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette leçon, nous allons examiner les différences entre le stemming et la lemmatisation, ainsi que leurs utilisations respectives dans le prétraitement des textes pour le traitement du langage naturel (NLP).
Le stemming est le processus de réduction des mots à leur forme de base ou racine. Cette opération ne tient pas compte du contexte et se base uniquement sur des règles heuristiques simples. Par exemple, lors du stemming, les mots "playing", "played" et "plays" peuvent tous être ramenés à la racine "play". Le stemming peut parfois produire des formes de racines non allemandes.
Exemples de stemming :
La lemmatisation va un pas plus loin et cherche à réduire les mots à leur lemme, c'estàdire à leur forme de base qui est toujours un mot valable dans le langage. Contrairement au stemming, la lemmatisation prend en compte le contexte grammatical des mots pour choisir la forme appropriée. Elle utilise des dictionnaires pour mapper la forme fléchie à la forme de base.
Exemples de lemmatisation :
En résumé, le choix entre le stemming et la lemmatisation dépend des besoins spécifiques de l'application et du compromis entre rapidité et précision.