L'étiquetage consiste à **assigner des étiquettes ou des tags** aux mots dans un texte, en identifiant leur **partie de discours**. NLTK offre une gamme d'étiqueteurs, notamment le **tagger POS populaire**.

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

Étiquetage

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