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Questions and Answers
Quel est le résultat de la lemmatisation du verbe "came" avec la bibliothèque spaCy?
Quel est le rôle de la bibliothèque spaCy dans le traitement de texte?
Quel est le but de l'extraction des informations avec une expression régulière?
Quel est le problème que l'on peut rencontrer lors de la collecte de données sur les médias sociaux?
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Pourquoi est-il important de nettoyer les données avant de les analyser?
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Quel est le rôle de la bibliothèque regex en Python?
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Quel est le patron d'expression régulière utilisé pour extraire les hashtags?
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Quelle est la différence entre un lemme et un token?
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Quel est le but de la lemmatisation dans le traitement de texte?
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Quel est l'avantage de utiliser des expressions régulières pour extraire des informations?
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Study Notes
Définition et histoire de la linguistique
- La linguistique est une discipline scientifique qui étudie le langage humain, incluant la syntaxe, la morphologie et la phonétique.
- La linguistique classique a évolué pour donner naissance à la linguistique computationnelle dans les années 1950, en ajoutant des statistiques et des ordinateurs.
- Le traitement du langage naturel (NLP) est une évolution directe de la linguistique computationnelle.
Traitement du langage naturel (NLP)
- Le traitement du langage naturel est une technologie qui permet à une machine de comprendre et de traiter le langage humain.
- Les applications de la NLP incluent l'extraction d'informations, la conversion parole-texte et le classement du texte.
Extraction d'informations
- L'extraction d'informations consiste à identifier une information spécifique à partir d'un bloc de texte, telle qu'un nom, un lieu ou un hashtag.
- Exemple : utiliser la NLP pour associer le bon candidat au bon poste en recherchant des mots-clés dans des CV.
Conversion parole-texte
- La NLP aide à convertir le mot parlé en vecteurs numériques que les ordinateurs peuvent comprendre et traiter.
- Exemples : Siri, Alexa et les outils de dictée sur les téléphones portables.
Classement du texte
- Le classement du texte est une technique de NLP qui attribue une phrase ou un mot spécifique à une catégorie appropriée, telle que positif ou négatif, spam ou non spam.
- Exemples : filtration des spams, analyse des sentiments, détection des discours de haine.
Text Mining
- Le Text Mining est une partie du traitement du langage naturel qui inclut la pré-traitement des données textuelles.
- Les étapes du Text Mining incluent la création d'un nuage de mots, la suppression des mots vides, l'application des techniques de tokenisation et l'extraction des informations avec des expressions régulières.
SpaCy et NLTK
- SpaCy et NLTK sont des bibliothèques Python utilisées pour le traitement du langage naturel.
- Exemple : utiliser SpaCy pour lemmatiser les verbes et les pluriels dans un texte.
Régular expression
- Les expressions régulières sont utilisées pour extraire des informations spécifiques à partir d'un texte, tels que les hashtags.
- Exemple : utiliser la bibliothèque Python regex pour extraire les hashtags à partir d'un corpus de médias sociaux.
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Description
Découvrez les bases de la linguistique, une discipline scientifique qui étudie le langage humain. Apprenez-en plus sur la syntaxe, la morphologie, la phonétique et l'impact psychologique et sociétal du langage.
