Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer le langage humain.
Le NLP englobe un ensemble de techniques et d'outils qui permettent de manipuler les données textuelles pour en extraire des informations utiles.
Que ce soit pour l'analyse des sentiments, la classification de texte, la traduction automatique, ou encore la génération de texte, le NLP est omniprésent dans nos interactions avec les technologies modernes.
Dans ce chapitre, nous explorerons les différentes étapes et techniques utilisées en NLP, en mettant l'accent sur leur application concrète en Machine Learning et Data Science.
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Introduction
Introduction au traitement du langage naturel (NLP) et ses applications en Machine Learning. -
Stemming & Lemmatizing
Techniques de Stemming et Lemmatizing pour simplifier et normaliser le texte en NLP. -
WordCloud & Masque Image
Visualiser la fréquence des mots dans un texte ou un corpus, dans un nyage personnalisable. -
Bag of Words & Analyse de Sentiment
Traitement du langage naturel permettant de transformer des textes en données numériques pour l'analyse -
TF-IDF - Analyse de Texte
Conversion des textes en données numériques exploitables pour les modèles de machine learning.