**`RegexpTokenizer`** est une classe de **NLTK** conçue pour tokeniser des données textuelles en utilisant des **expressions régulières**. Ces expressions sont de puissants **motifs** capables de correspondre à des séquences spécifiques dans le texte, comme des mots ou des signes de ponctuation. 

Le **`RegexpTokenizer`** est particulièrement avantageux pour les scénarios nécessitant une **tokenisation personnalisée**.

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.

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.

Identifier les Mots les Plus Fréquents dans un Texte

Tokeniseur Regexp

Solution