Traitement du Langage Naturel (NLP)
Comment faire comprendre des mots à une machine qui ne comprend que des chiffres ?
Préprocessing
- Tokenization : Découper le texte en mots.
- Stop Words : Enlever les mots inutiles (le, la, de...).
- Lemmatization : Revenir à la racine (aimait -> aimer).
Représentation Vectorielle
- Bag of Words : Compter les mots.
- TF-IDF : Compter les mots en donnant moins de poids à ceux qui sont partout.
- Word Embeddings (Word2Vec) : Transformer les mots en vecteurs denses où le sens est préservé (Roi - Homme + Femme = Reine).
💪 À vous de jouer !
Note Importante : Les bibliothèques de Deep Learning comme TensorFlow sont trop lourdes pour tourner directement dans ce navigateur.
Pour pratiquer, nous vous recommandons d'utiliser Google Colab, un environnement gratuit qui offre des GPU puissants.
Ouvrir Google Colab 🚀
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- Créez un nouveau notebook sur Colab.
- Copiez-collez le code de la leçon.
- Exécutez et modifiez les paramètres pour voir les résultats !