**Tokenization** est une étape fondamentale du traitement du langage naturel, impliquant la division du texte en mots individuels ou en tokens. Ce processus est crucial pour rendre les données textuelles plus accessibles et faciles à gérer pour l'analyse.

Les applications clés bénéficiant de la tokenisation incluent **l'analyse des sentiments, la modélisation de sujets et l'apprentissage automatique**. Ces techniques, lorsqu'elles sont appliquées au texte tokenisé, peuvent offrir des perspectives significatives sur les thèmes sous-jacents, les sentiments et les schémas présents dans les données textuelles. 

Le rôle de la tokenization ne se limite pas à la simple décomposition du texte. Il représente une étape essentielle dans la **normalisation des données textuelles** pour les procédures analytiques ultérieures, rendant ainsi le processus global de traitement du langage naturel plus efficace et performant. De plus, elle facilite la **comparaison et l'analyse de différents textes** en fournissant une structure uniforme de mots ou tokens comme base de comparaison.

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.

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Tokenisation

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