Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette leçon, nous allons explorer deux des techniques de vectorisation les plus couramment utilisées en Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) : le Bag of Words (BoW) et le TFIDF (Term FrequencyInverse Document Frequency). Ces techniques permettent de transformer les textes en représentations numériques, facilitant ainsi leur analyse par des algorithmes d'apprentissage automatique.
La technique du Bag of Words est l'une des méthodes les plus simples pour vectoriser un texte. Elle consiste à créer une représentation vectorielle d’un document en fonction de la fréquence de chaque mot au sein de ce document.
La principale limitation de la méthode BoW est qu'elle ne tient pas compte de l'ordre des mots et considère uniquement leur présence ou absence. Cela peut entraîner une perte de contexte.
Le TFIDF (Term FrequencyInverse Document Frequency) est une méthode plus sophistiquée pour représenter les textes. Elle utilise à la fois la fréquence des termes (TF) et la fréquence inverse des documents (IDF) pour évaluer l'importance d'un mot dans un document par rapport à un corpus.
La formule du TFIDF est donnée par : [ \text{TFIDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t) ]
Où : ( t ) est le terme, ( d ) est le document, ( \text{TF}(t, d) ) est la fréquence du terme ( t ) dans le document ( d ), ( \text{IDF}(t) ) est le logarithme de la division du nombre total de documents par le nombre de documents contenant le terme ( t ).
Les techniques de BoW et TFIDF sont largement utilisées dans diverses applications de TALN, telles que la classification de textes, l'analyse de sentiments et la recherche d'informations.