Tokenization avec spacy

La tokenization avec spaCy utilise la bibliothèque spaCy pour découper un texte en tokens (mots, ponctuation, etc.) de manière précise, en prenant en compte la structure grammaticale du texte. SpaCy offre une tokenization rapide et efficace, adaptée pour des applications de traitement du langage naturel complexes.

Fonctions :

  • spaCy

    spaCy est une bibliothèque NLP (traitement du langage naturel) de pointe qui permet une tokenisation avancée. Contrairement à nltk.word_tokenize(), spaCy traite non seulement les mots et la ponctuation, mais aussi les entités nommées, les lemmes, et d’autres aspects linguistiques importants.

    Importation :

    import spacy

    Attributs :

    Paramètre Description
    texte La chaîne de texte à tokeniser
    nlp L'objet spaCy qui exécute les traitements sur le texte

    Exemple de code :

    import spacy

# Charger le modèle spaCy en français
nlp = spacy.load('fr_core_news_sm')

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

# Tokenisation avec spaCy
doc = nlp(texte)

# Extraction des tokens
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)

    Explication du code :

    

      
 	
    1. Chargement du modèle spaCy : spacy.load('fr_core_news_sm') charge le modèle linguistique pour le français. spaCy propose différents modèles pour plusieurs langues.
      2. 
 	
    2. Tokenisation avec nlp() :

        
 	
      • Le texte est passé dans l'objet nlp pour le traiter et générer un objet Doc.
        • 
 	
      • Les tokens sont ensuite extraits sous forme de liste à l’aide de token.text.
        • 

      

      3. 
 	
    3. Résultat :

        
 	
      • Le texte est découpé en tokens, y compris la ponctuation, et chaque token est un objet avec des attributs linguistiques (par exemple, le lemme, les entités nommées).
        • 

      

      4. 

    

    🔎 Remarques
    

      
 	
    • spaCy offre de nombreuses fonctionnalités supplémentaires comme le lemmatisation, la reconnaissance d'entités nommées (NER), la détection de la partie du discours (POS tagging), et la dépendance syntaxique.
      • 
 	
    • C'est une solution robuste pour des projets NLP complexes et à grande échelle.
      • 
 	
    • Il existe des modèles pour différentes langues (en, fr, de, etc.), et vous pouvez facilement charger ces modèles via spacy.load().
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