Démystifier la boîte noire du traitement du langage naturel Python : guide du débutant

Bases de la PNL NLP implique une gamme de technologies, notamment :

• Segmentation des mots : Divisez le texte en mots individuels.
• Étiquetage des parties du discours : Identifiez la partie du discours d'un mot, comme un nom, un verbe ou un adjectif.
• Analyse de la syntaxe des dépendances : Déterminez la relation grammaticale entre les mots.
• Analyse sémantique : Comprendre le sens du texte.

Bibliothèque NLP pour Python python dispose d'une vaste bibliothèque NLP qui simplifie le développement :

• NLTK : Un outilpackage PNL complet, comprenant des fonctions telles que la segmentation des mots, le balisage des parties du discours et l'analyse de la syntaxe des dépendances.
• spaCy : Une bibliothèque NLP haute performance qui excelle dans le traitement de la lumière en temps réel.
• Gensim : Une bibliothèque axée sur la modélisation de texte et la modélisation de sujets.
• Hugging Face Transformers : Une plate-forme qui fournit des modèles et des ensembles de données pré-entraînés.

Prétraitement du texte Avant d'appliquer les techniques de PNL, le texte doit être prétraité, notamment :

• Supprimer la ponctuation : Supprimez la ponctuation inutile comme les points et les virgules.
• Convertir en minuscules : Convertissez tous les mots en minuscules pour réduire la taille du vocabulaire.
• Supprimez les mots vides : Supprimez les mots courants tels que "le", "et" et "de".

Segmentation des mots et marquage des parties du discours La segmentation des mots et le marquage des parties du discours sont des étapes clés de la PNL :

• Utilisez la fonction <code><strong class="keylink">Word</strong>_tokenize()Word
_tokenize() de NLTK pour la segmentation des mots.
• pos_tag()Utilisez la fonction
de NLTK pour le marquage d'une partie du discours.

Analyse de la syntaxe des dépendances

L'analyse de la syntaxe des dépendances montre les relations entre les mots :

• nlpUtilisez l'objet
de spaCy pour l'analyse des dépendances.
• headUtilisez l'attribut
pour obtenir le mot dominant pour chaque mot.

Analyse sémantique

L'analyse sémantique implique de comprendre le sens du texte :

Utilisez le modèle Word2Vec de Gensim pour obtenir des vecteurs de mots.
• Utilisez le modèle BERT des Hugging Face TransfORM
ers pour la classification de texte ou la réponse à des questions.

Applications Python

La PNL peut être utilisée dans diverses applications :

• Analyse des sentiments :
Déterminez le sentiment d'un texte.
• Traduction automatique : Traduire du texte d'une langue
à une autre.
• Chatbots :
Créez des programmes informatiques capables d'avoir des conversations naturelles avec les humains.
• Texte
Générez du texte pour faire court.

Conclusion

Python fournit un outil puissant pour la PNL, lui permettant de comprendre et de générer le langage humain. En comprenant les bases de la PNL, en exploitant les bibliothèques Python et en maîtrisant les techniques de prétraitement et d'analyse de texte, vous pouvez débloquer le monde passionnant de la PNL. 🎜

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