Tutoriel NLTK : Qu'est-ce que la bibliothèque NLTK en Python ?

Qu'est-ce que le traitement automatique du langage naturel (TLN) ?

Traitement du langage naturel (PNL) est un processus de manipulation ou de compréhension du texte ou de la parole par n'importe quel logiciel ou machine. Une analogie est que les humains interagissent, comprennent les points de vue de chacun et répondent par la réponse appropriée. En PNL, cette interaction, cette compréhension et cette réponse sont effectuées par un ordinateur plutôt que par un humain.

Qu'est-ce que NLTK ?

NLTK (boîte à outils de langage naturel) Library est une suite qui contient des bibliothèques et des programmes de traitement statistique du langage. Il s'agit de l'une des bibliothèques NLP les plus puissantes, qui contient des packages permettant aux machines de comprendre le langage humain et d'y répondre avec une réponse appropriée.

Programme du didacticiel NLTK

👉 Tutorial Tutoriel sur le traitement du langage naturel : Qu'est-ce que la PNL ? Exemples
👉 Tutorial Comment télécharger et installer NLTK sur Windows/ Mac
👉 Tutorial NLTK Tokenize : Tokenizer de mots et de phrases avec exemple
👉 Tutorial Marquage POS avec NLTK et Chunking en NLP [EXEMPLES]
👉 Tutorial Racine et lemmatisation avec Python NLTK
👉 Tutorial WordNet avec NLTK : recherche de synonymes de mots en Python
👉 Tutorial Tutoriel d'intégration de mots : word2vec utilisant Gensim [EXEMPLE]
👉 Tutorial Modèle Seq2seq (séquence à séquence) avec PyTorch

Pourquoi apprendre la boîte à outils en langage naturel ?

La boîte à outils d'apprentissage du langage naturel vous aidera à ajouter une compétence supplémentaire et également à améliorer vos connaissances en PNL. L'apprentissage de la bibliothèque NLTK est également bénéfique pour les professionnels qui souhaitent améliorer leur carrière dans l'IA et le traitement du langage naturel avec Python.

Qu'allez-vous apprendre dans ce didacticiel NLTK pour débutants ?

Dans ce didacticiel NLTK en Python, vous découvrirez l'introduction à NLTK, comment installer NLTK, tokeniser les mots, POS, tokenisation, radicalisation, lemmatisation, ponctuation, nombre de caractères, nombre de mots, WordNet, intégration de mots, modèle seq2seq, etc.

Y a-t-il des prérequis pour ce didacticiel NLTK ?

Avant d'apprendre ce didacticiel NLTK Python, il est conseillé aux apprenants d'avoir des connaissances de base en intelligence artificielle, en concepts de programmation Python et en grammaire anglaise.

À qui s'adresse ce didacticiel NLTK ?

Ce didacticiel Python NLTK s'adresse aux étudiants qui souhaitent apprendre le traitement du langage naturel. Ce guide aidera également les professionnels en activité à améliorer leurs connaissances sur la PNL.

Diverses bibliothèques PNL

Bibliothèque PNL Description
NLTK C’est l’une des bibliothèques PNL les plus utilisables et la plus mère de toutes.
SpaCy Il s'agit d'une bibliothèque entièrement optimisée et très précise, largement utilisée dans l'apprentissage profond
Stanford CoreNLP Python Pour les systèmes client-serveur architecture, c'est une bonne bibliothèque en NLTK. Ceci est écrit en JAVA, mais il offre la modularité pour l'utiliser en Python.
TextBlob Il s'agit d'une bibliothèque NLP qui fonctionne en Python2 et python3. Ceci est utilisé pour traiter des données textuelles et fournit principalement tout type d’opération sous forme d’API.
Gensim Genism est une prise en charge robuste de la bibliothèque NLP open source en Python. Cette bibliothèque est très efficace et évolutive.
Patron de Couture Il s'agit d'un module PNL léger. Ceci est généralement utilisé dans le Web-mining, l’exploration ou tout autre type de tâche d’exploration. p
Polyglotte Pour les applications multilingues massives, Polyglot est la bibliothèque NLP la mieux adaptée. Extraction de fonctionnalités à la manière de l'identité et de l'entité.
PyNLPL PyNLPI était également connu sous le nom de « Pineapple » et prend en charge Python. Il fournit un analyseur pour de nombreux formats de données comme FoLiA/Giza/Moses/ARPA/Timbl/CQL.
Vocabulaire Cette bibliothèque est préférable pour obtenir des informations de type sémantique à partir du texte donné.

Dans ce didacticiel NLTK en Python, nous ne discuterons que de l'une des bibliothèques NLP les plus populaires, NLTK.