Tokeniser les Mots

Cette phase est cruciale car elle prépare le texte pour des tâches NLP sophistiquées en décomposant les phrases en leurs mots constituants et en supprimant les mots couramment utilisés qui offrent peu de valeur sémantique. Ce processus implique plusieurs étapes clés :

Prétraitement des phrases

Initialement, chaque phrase subit une routine de prétraitement conçue pour :

• Supprimer les caractères non alphabétiques : Grâce à l'utilisation d'expressions régulières (re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', sentence)), tous les caractères sauf les lettres et les espaces sont retirés des phrases. Cette étape purifie le texte, garantissant que seul le contenu des mots significatifs est conservé ;
• Convertir en minuscules : Chaque phrase est transformée en minuscules (sentence.lower()), standardisant le texte et éliminant les divergences qui pourraient découler de la sensibilité à la casse.

Tokenisation des mots

Après le prétraitement, les phrases sont prêtes à être décomposées en mots individuels.

Utilisation de la tokenisation des mots : Nous appliquons word_tokenize à chaque phrase nettoyée. Cette fonction segmente les phrases en listes de mots, passant ainsi notre analyse du niveau de la phrase au niveau du mot, ce qui est essentiel pour une analyse textuelle détaillée.

Suppression des mots vides

Un composant intégral du prétraitement du texte est la suppression des mots vides :

• Définition des mots vides : Les mots vides (mots courants comme "le", "est", "dans", etc.) sont récupérés du corpus textuel de NLTK 'stopwords' en utilisant stopwords.words("english"). Ces mots, bien que structurellement importants, portent souvent peu de signification individuelle et peuvent encombrer l'analyse ;
• Filtrage des mots vides : Chaque phrase tokenisée est filtrée pour exclure les mots vides. Cette étape de raffinement ne conserve que les mots qui contribuent de manière significative au contenu sémantique du texte, améliorant ainsi la concentration et l'efficacité des processus analytiques ultérieurs.