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)
Utilisez split() pour découper simplement un texte en mots. Rapide et efficace pour les textes simples sans ponctuation complexe.
Tokenization avec nltk.word_tokenize()
Tokenisez vos textes avec nltk.word_tokenize(), une méthode plus précise qui gère la ponctuation et les contractions.
Tokenization avec spacy
Profitez de la puissance de spacy pour une tokenisation robuste et rapide adaptée aux textes complexes.
Stemming avec nltk.PorterStemmer
Réduisez les mots à leur racine avec PorterStemmer, idéal pour normaliser des textes en anglais.
Stemming avec nltk.SnowballStemmer
Appliquez un stemming multilingue plus performant avec SnowballStemmer, disponible pour plusieurs langues.
Lemmatization avec nltk.WordNetLemmatizer
Obtenez la forme canonique des mots avec WordNetLemmatizer, une méthode sensible au contexte grammatical.
Lemmatization avec spacy
Utilisez spacy pour une lemmatisation efficace qui tient compte de la syntaxe et de la grammaire du texte.
Suppression des stopwords avec nltk
Filtrez les mots sans valeur informative (stopwords) à l’aide de nltk pour ne conserver que les termes utiles.
Vectorisation avec CountVectorizer (Bag of Words)
Transformez vos textes en vecteurs numériques simples avec CountVectorizer via la méthode du sac de mots.
Vectorisation avec TfidfVectorizer (TF-IDF)
Améliorez la représentation de vos textes avec TfidfVectorizer en pondérant l’importance des mots dans le corpus.
💡 Transformer le texte, c’est rendre l’information textuelle exploitable pour les machines tout en préservant sa richesse sémantique.