Tokenization avec nltk.word_tokenize()

La tokenization avec nltk.word_tokenize() utilise la bibliothèque NLTK pour découper un texte en mots, en prenant en compte la ponctuation et les contractions, offrant ainsi une approche plus sophistiquée que la méthode basique split(). Elle permet de mieux gérer les particularités du langage naturel.

Fonctions :

  • nltk.word_tokenize()

    nltk.word_tokenize() est une méthode plus sophistiquée que split() pour effectuer la tokenisation. Elle prend en compte la ponctuation et les mots composés, permettant une séparation plus précise du texte en tokens. Cette fonction fait partie de la bibliothèque nltk (Natural Language Toolkit).

    Importation :

    import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

    Attributs :

    Paramètre Description
    texte La chaîne de texte à tokeniser
    language Langue de traitement (facultatif, par défaut 'english')

    Exemple de code :

    import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# Si vous n'avez pas encore téléchargé les ressources nécessaires
nltk.download('punkt')

# Exemple de texte
texte = "Bonjour, comment allez-vous ? J'espère que tout va bien."

# Tokenisation avec nltk.word_tokenize()
tokens = word_tokenize(texte)
print(tokens)

    Explication du code :

    

      
 	
    1. Téléchargement des ressources : nltk.download('punkt') télécharge les ressources nécessaires pour la tokenisation.
      2. 
 	
    2. Tokenisation avec word_tokenize() :

        
 	
      • Cette fonction découpe le texte en mots et ponctuation de manière plus précise que split().
        • 
 	
      • Elle gère aussi les abréviations, les contractions et la ponctuation correctement.
        • 

      

      3. 

    

    🔎 Remarques
    

      
 	
    • word_tokenize() prend en compte les ponctuations et divise le texte en tokens de manière plus intelligente, par exemple, elle séparera correctement "J'espère" en "J" et "espère".
      • 
 	
    • C’est une fonction idéale pour des textes naturels où la séparation simple par espace ne suffit pas.
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    • Pour utiliser cette fonction, vous devez installer la bibliothèque nltk et télécharger le module punkt.
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