• Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de la science des données qui vise à entraîner les ordinateurs à traiter et interpréter les conversations au format texte, de la même manière que les humains le font en écoutant.
  • Les applications du NLP sont difficiles et représentent un défi lors du développement, car les ordinateurs exigent que les humains interagissent avec eux en utilisant des langages de programmation structurés et non ambigus comme Java, Python, etc.
  • L'application du traitement du langage naturel, de la science des données, du ML et de l'IA a changé notre façon d'interagir avec les ordinateurs, et elle continuera de le faire à l'avenir.

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche majeure de l'intelligence artificielle (IA) au sein de la science des données, dédiée à l'extraction d'informations à partir de données textuelles. Cela a entraîné une augmentation de la demande de professionnels du NLP, car chaque conversation et expression recèle des informations précieuses cruciales pour la prise de décision.

Cependant, l'extraction d'informations à partir de données textuelles représente un défi de taille, compte tenu de la multitude de langues, d'expressions et de tons employés par les humains. Les données générées par nos interactions quotidiennes sont intrinsèquement non structurées. Pourtant, les progrès de la science des données et des techniques de NLP ont permis aux machines d'engager des conversations significatives avec les humains. Dans cet article, nous allons explorer et approfondir les dix techniques de NLP les plus utilisées en science des données.

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1. Tokenisation en NLP

La tokenisation, une technique fondamentale de NLP, consiste à segmenter le texte en phrases et en mots, en le divisant essentiellement en tokens. Ce processus élimine certains caractères comme la ponctuation et les traits d'union pour rendre le texte plus facile à analyser.

Prenons cet exemple: lors de la tokenisation, le texte est généralement divisé par des espaces vides. Cependant, des problèmes peuvent survenir, notamment avec la ponctuation. Par exemple, dans le cas d'abréviations comme « M. », le point devrait idéalement être conservé comme partie du même token, mais la tokenisation peut le diviser à tort en deux mots. Ce défi s'accentue dans des domaines avec des textes biomédicaux complexes contenant de nombreux traits d'union, parenthèses et signes de ponctuation, entraînant des complications potentielles durant la tokenisation.

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2. Racinisation et lemmatisation

L'objectif principal de la racinisation (stemming) en NLP est de réduire les mots à leur forme racine, dans le but de regrouper les variations de mots ayant le même sens. La racinisation y parvient en supprimant les affixes des mots, rationalisant le traitement pour plus d'efficacité.

En revanche, la lemmatisation consiste à convertir les mots en leur forme dictionnairique, appelée lemme. Par exemple, « hates » et « hating » sont des variations du mot « hate », « hate » étant le lemme pour les deux. L'objectif de la lemmatisation est similaire à celui de la racinisation — regrouper différentes formes de mots — mais emploie une approche distincte.

3. Suppression des mots vides

La fréquence de terme (TF, de l'anglais Term Frequency) quantifie la fréquence d'un mot dans un document spécifique. Elle est calculée en comptant le nombre total d'occurrences du mot et en le divisant par la longueur totale du document, soit TF = Nombre total d'occurrences / Longueur totale du document.

D'autre part, l'IDF (Inverse Document Frequency, fréquence inverse de document) attribue un poids à chaque mot en fonction de son importance. Cela est déterminé en prenant le logarithme du nombre total de documents dans l'ensemble de données divisé par le nombre de documents contenant ce mot particulier.

Le TF-IDF, produit de la TF et de l'IDF, fournit une mesure de l'importance d'un mot. Les mots ayant une importance plus élevée se voient attribuer des poids plus importants grâce à ce calcul statistique. Cette technique est largement utilisée par les moteurs de recherche pour évaluer et classer la pertinence des documents en réponse aux mots-clés saisis.

4. Fréquence de terme – fréquence inverse de document (TF-IDF)

La TF, ou fréquence de terme, mesure la fréquence d'un mot dans un document donné. Elle est calculée en comptant le nombre total d'occurrences du mot et en le divisant par la longueur totale du document, soit TF = Nombre total d'occurrences / Longueur totale du document.

L'IDF, ou fréquence inverse de document, attribue un poids à toute chaîne selon son importance. Il le calcule en prenant le logarithme du nombre total de documents de l'ensemble de données à ce moment-là divisé par le nombre de documents contenant ce mot particulier. Le TF-IDF est l'importance d'un mot en multipliant les termes TF et IDF, soit TF*IDF.

Ainsi, par cette méthode, les mots ayant plus d'importance se voient attribuer des poids plus élevés en utilisant ces statistiques. La technique TF-IDF est principalement utilisée par les moteurs de recherche pour évaluer et classer la pertinence de tout document en fonction des mots-clés donnés.

5. Extraction de mots-clés en NLP

L'extraction de mots-clés est une méthode d'analyse de texte qui identifie automatiquement les mots et expressions les plus importants dans un texte donné. Cette technique aide à résumer le contenu et à identifier les principaux sujets abordés.

Elle fonctionne sur diverses sources de texte, y compris les documents, les publications sur les réseaux sociaux, les forums en ligne et les articles de presse. En utilisant l'extraction de mots-clés, les entreprises peuvent discerner efficacement les mentions clients prédominantes sur internet, ce qui permet de gagner un temps considérable par rapport aux méthodes traditionnelles de traitement manuel.

Étant donné que plus de 80 % des données quotidiennes sont non structurées, l'extraction automatique de mots-clés est indispensable pour les entreprises cherchant à analyser efficacement les données clients.