Identifier les Mots les Plus Fréquents dans un Texte
Edoardo Cantagallo
Python
11 Chapters
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Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec les données linguistiques humaines. Nous aborderons plusieurs domaines clés du traitement du langage naturel : la tokenisation, la racinisation, le marquage et l'analyse syntaxique. Ces fonctionnalités de NLTK formeront la colonne vertébrale de nos tâches de traitement et d'analyse de texte, faisant de cet outil un élément indispensable de notre projet pour manipuler et extraire des informations significatives à partir des données linguistiques.
Identifier les Mots les Plus Fréquents dans un Texte
BEGINNER
#python
Auteur: Edoardo Cantagallo
Description du cours
Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec les données linguistiques humaines. Nous aborderons plusieurs domaines clés du traitement du langage naturel : la tokenisation, la racinisation, le marquage et l'analyse syntaxique. Ces fonctionnalités de NLTK formeront la colonne vertébrale de nos tâches de traitement et d'analyse de texte, faisant de cet outil un élément indispensable de notre projet pour manipuler et extraire des informations significatives à partir des données linguistiques.
Évaluations et avis
3.8sur 5
4 évaluations
Jared P.
il y a jours
Like others said, this is an interesting topic. I think this course really just shows you some methods that are available but doesn't really challenge you to learn them. Its more of a exploration than a lesson. Afficher plus
Jenna W.
il y a jours
Interesting lesson. However, the content is more medium than beginner. Many of the hints provided were confusing and I needed to reference the solutions to move on. Overall, very informative and well done. Afficher plus
Jordan F.
il y a jours
Good Lesson but seems a bit too complex for beginner...
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Dans ce projet, nous utiliserons les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK), une bibliothèque polyvalente et complète en Python conçue pour travailler avec des données de langage humain.
