Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'extraction des caractéristiques est une étape cruciale dans le prétraitement du texte pour les projets de traitement du langage naturel (NLP). Cette phase permet de transformer les textes bruts en représentations numériques qui peuvent être facilement traitées par des algorithmes de machine learning. Voici un survol des principales techniques utilisées pour cette tâche.
La technique Bag of Words (BoW) consiste à représenter un document comme un ensemble de mots qui apparaissent dans ce document, sans tenir compte de l'ordre des mots. Chaque document est converti en un vecteur de fréquence de mots, où chaque dimension du vecteur correspond à un mot spécifique du vocabulaire global, et la valeur représente le nombre de fois que ce mot apparaît dans le document.
La méthode Term FrequencyInverse Document Frequency (TFIDF) améliore BoW en pondérant l'importance des mots en fonction de leur fréquence dans un document et leur rareté à travers l'ensemble de documents. La fréquence du terme (TF) mesure combien de fois un mot apparaît dans un document, tandis que la fréquence inverse de document (IDF) mesure l'importance de ce mot dans le corpus entier.
Une autre technique avancée pour l'extraction des caractéristiques est l'utilisation de vecteurs de mots préentraînés comme Word2Vec, GloVe ou FastText. Ces méthodes apprennent des vecteurs de mots basés sur le contexte dans lequel les mots apparaissent, capturant ainsi des relations sémantiques et syntaxiques entre les mots.
L'extraction des caractéristiques est donc une étape qui nécessite un choix judicieux des techniques en fonction des spécificités des tâches de NLP à réaliser. Adapter et combiner ces techniques peut souvent mener à une meilleure performance des modèles.