Traitement automatique du langage naturel avec spaCy – KDnuggets
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La science des données englobe de nombreux sous-domaines ; le traitement du langage naturel (TAL) est l’un des plus célèbres et des plus essentiels. Le traitement du langage naturel est le domaine qui permet aux ordinateurs de comprendre les langages naturels humains.
La PNL est un domaine très précieux qui relie les humains et les ordinateurs et nous permet d’utiliser la technologie pour améliorer nos vies. En raison de la popularité de la PNL, vous pouvez créer des projets PNL de plusieurs manières. L’une de ces méthodes consiste à utiliser Python et la bibliothèque spaCy.
spaCy est une bibliothèque open source pour la PNL avancée écrite en Python et Cython. spaCy vous permet de créer facilement des applications PNL réelles. Si vous débutez avec la PNL, cet excellent article sur Analytics Vidhya passe en revue les bases de la PNL de manière très simple. Ils ont également un excellent guide pour vous aider à naviguer dans le monde de la PNL.
Une fois les bases construites, vous pouvez utiliser spaCy pour créer des applications NLP avancées. Chaque fois que je tombe sur une nouvelle bibliothèque de progiciels, je visite le site Web officiel pour obtenir des documents avant de me diriger vers d’autres ressources. Le site Web officiel de spaCy propose un cours court et utile en 4 chapitres sur l’utilisation du package du début à la maîtrise.
Source de l’image : course.spacy
Ce cours est un excellent moyen de commencer avec spaCy et NLP. Une autre excellente ressource est ce cours de 3 heures par freeCodeCamp qui vous fera découvrir les bases de la PNL et de spaCy. Le cours aborde différents sujets :
- Comment installer spaCy.
- Conteneurs SpaCy.
- Annotations linguistiques.
- Vecteurs de mots.
- RegEx (Basics et jetons multi-mots).
Et beaucoup plus.
Lien du cours : https://www.youtube.com/watch?v=dIUTsFT2MeQ
Bien que ces ressources soient suffisantes pour vous mettre sur la voie de devenir un maître en PNL, je suis toujours fan d’un résumé et d’une feuille de triche que je peux garder à portée de main si j’oublie comment utiliser une fonction spécifique. Heureusement, DataCamp a une excellente feuille de triche pour spaCy que vous pouvez enregistrer comme guide des fonctions les plus couramment utilisées dans spaCy.
Source de l’image : DataCamp
Le traitement du langage naturel permet aux ordinateurs de comprendre et d’utiliser nos langues. Aujourd’hui, nous pouvons exploiter la puissance du traitement du langage naturel dans notre vie quotidienne.
Parce que le traitement du langage naturel est un sujet populaire aujourd’hui, il existe différentes approches que vous pouvez utiliser pour concevoir, créer et développer des applications de traitement du langage naturel. L’un des packages les plus robustes pour la création de projets avancés de traitement du langage naturel est spaCy. Aujourd’hui, nous vous avons présenté des ressources gratuites qui vous aideront à commencer à utiliser spaCy, puis à utiliser ces connaissances pour créer de plus grandes applications réelles.
Sara Metwalli est un doctorat. candidat à l’Université de Keio recherchant des moyens de tester et de déboguer des circuits quantiques. Je suis un stagiaire en recherche IBM et un défenseur de Qiskit qui aide à construire un avenir plus quantique. Je suis également écrivain sur Medium, Built-in, She Can Code et KDN, écrivant des articles sur la programmation, la science des données et des sujets techniques. Je suis également responsable du chapitre international de Woman Who Code Python, passionnée de train, voyageuse et passionnée de photographie.