L'**algorithme de stemming Porter** est une méthode très appréciée et couramment utilisée dans le **traitement du langage naturel** pour réaliser le stemming. Le stemming, un processus qui consiste à tronquer les mots jusqu'à leur forme racine ou de base, est obtenu en supprimant systématiquement les suffixes.

Reconnu pour son efficacité dans le traitement des textes en anglais, le Porter Stemmer utilise une série d'approches basées sur des règles pour éliminer les suffixes communs des mots. Cette capacité à réduire les mots à leur racine diminue significativement la **dimensionalité** des données textuelles.

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

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