Transformation de texte

La transformation de texte est une étape clé dans le traitement du langage naturel (NLP). Cette section vous guide à travers les techniques essentielles telles que la tokenization, le stemming, et la lemmatization pour convertir des textes bruts en données structurées. Vous apprendrez également à effectuer des tâches de nettoyage et de vectorisation pour préparer vos textes à l’analyse ou à l’entraînement de modèles de machine learning.

Ce que vous allez apprendre dans cette section :

• Tokenization avec split() (approche basique)
  Découvrez la méthode la plus simple pour diviser un texte en tokens (mots ou sous-mots) à l’aide de la méthode split() en Python. Cette approche est rapide et efficace pour des textes relativement simples.

• Tokenization avec nltk.word_tokenize()
  Apprenez à utiliser nltk.word_tokenize(), une méthode plus avancée qui prend en compte les ponctuations et autres subtilités du texte pour une tokenisation plus précise.

• Tokenization avec spacy
  Découvrez comment utiliser la bibliothèque spacy pour une tokenisation rapide et de haute qualité, adaptée à des textes complexes, tout en conservant des informations grammaticales importantes.

• Stemming avec nltk.PorterStemmer
  Apprenez à utiliser le Porter Stemmer de NLTK pour réduire les mots à leur racine. Cette méthode permet de simplifier les mots tout en conservant l’essence de leur signification.

• Stemming avec nltk.SnowballStemmer
  Découvrez le Snowball Stemmer, un algorithme plus performant pour le stemming, capable de traiter plusieurs langues et d’offrir des résultats plus précis pour des textes multilingues.

• Lemmatization avec nltk.WordNetLemmatizer
  Apprenez à effectuer de la lemmatisation avec le WordNet Lemmatizer de NLTK, qui réduit les mots à leur forme canonique en tenant compte de leur signification contextuelle, contrairement au stemming.

• Lemmatization avec spacy
  Découvrez comment utiliser spacy pour la lemmatisation, une approche puissante et rapide qui prend en compte la structure grammaticale du texte pour renvoyer des formes de mots correctes et significatives.

• Suppression des stopwords avec nltk
  Apprenez à supprimer les stopwords (mots courants sans valeur sémantique comme « le », « de », « et ») avec NLTK pour alléger vos textes et garder uniquement les termes pertinents.

• Vectorisation avec CountVectorizer (Bag of Words)
  Découvrez comment utiliser CountVectorizer pour transformer vos textes en vecteurs numériques en appliquant la méthode Bag of Words. Cela vous permettra de représenter chaque document par une fréquence de mots.

• Vectorisation avec TfidfVectorizer (TF-IDF)
  Apprenez à appliquer TfidfVectorizer pour transformer vos textes en vecteurs en tenant compte de l’importance relative des mots dans le corpus, ce qui permet de pondérer les termes fréquents mais peu informatifs.

💡 Transformer le texte, c’est rendre l’information textuelle exploitable pour les machines tout en préservant sa richesse sémantique.