Prétraitement de texte pour la PNL

DEV - 21/09
Jour 2 : Prétraitement de texte pour la PNL Dans le cadre de mon parcours #75DaysOfLLM, nous plongeons dans...

Jour 2 : Prétraitement du texte pour la PNL

Dans le cadre de mon parcours #75DaysOfLLM, nous plongeons dans le prétraitement de texte. Le prétraitement du texte transforme le texte brut en données claires et structurées que les machines peuvent analyser. Dans cet article, nous explorerons les étapes impliquées dans le prétraitement du texte, du nettoyage à la tokenisation, en passant par la suppression des mots vides, et bien plus encore.

Nettoyage du texte

Le texte contient souvent des éléments indésirables tels que des balises HTML, des signes de ponctuation, des chiffres et des caractères spéciaux qui n'ajoutent aucune valeur. Nettoyer le texte implique de supprimer ces éléments pour réduire le bruit et se concentrer sur un contenu significatif.

Exemple de code :

import re # Exemple de texte text = "Bonjour ! C'estéchantillontexte avec des chiffres (1234) et des signes de ponctuation !!" # Suppression des balises HTML et de...
[Courte citation de 8% de l'article original]