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Guide du débutant en PNL et NLTK 🐍📑
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04/07
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur...
Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel. Cela implique le traitement et l’analyse de grandes quantités de données en langage naturel. L'une des bibliothèques populaires pour le NLP en Python est la Natural Language Toolkit (NLTK). Cet article fournit un guide du débutant sur le NLP et le NLTK, ainsi que des exemples et des résultats en code Python.
Qu’est-ce que NLTK ?
Le Natural Language Toolkit (NLTK) est une puissante bibliothèque Python utilisée pour travailler avec des données en langage humain (texte). Il fournit des interfaces faciles à utiliser pour plus de 50 corpus et ressources lexicales, ainsi qu'une suite de bibliothèques de traitement de texte pour la classification, la tokenisation, la radicalisation, le balisage, l'analyse, etc.
Installation
Tout d’abord, installons NLTK. Vous pouvez le faire en utilisant pip :
pip installer nltk
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Après l'installation, vous devrez télécharger les données NLTK nécessaires. Cela peut être fait dans un script Python ou un shell interactif :
importer nltk nltk.download('tous')
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Tâches PNL de base avec NLTK
1. Tokenisation
La tokenisation est le processus consistant à diviser le texte en mots ou phrases individuels.
import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize text = "NLTK est une plate-forme leader pour la création de programmes Python destinés à fonctionner avec des données en langage humain." # Phrases de tokenisation de phrases = sent_tokenize(text) print("Sentences:", phrases) # Mots de tokenisation de mots = word_tokenize(text) print("Mots:", mots)
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Sortir:
Phrases : ['NLTK est une plate-forme leader pour la création de programmes Python destinés à fonctionner avec des données en langage humain.'] Mots : ['NLTK', 'est', 'a', 'leader', 'platform', 'for', ' bâtiment', 'Python', 'programmes', 'pour', 'travailler', 'avec', 'humain', 'langage', 'données', '.']
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2. Suppression des ... [Courte citation de 8% de l'article original]
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