Le **score TF-ISF** pour un mot est dérivé en **multipliant son score TF par son score ISF**. Ce score composite encapsule à la fois la pertinence du mot au sein des phrases individuelles et sa distinction dans le paysage textuel plus large.

Ce projet se concentre sur la conception et la mise en œuvre d'un résumeur de texte robuste, construit en utilisant Python. En exploitant les capacités du Natural Language Toolkit (NLTK) de Python, les participants acquerront une expérience pratique dans le traitement et l'analyse des données textuelles. Le projet couvre une gamme de techniques NLP essentielles pour la synthèse de texte. Les participants développeront des compétences en analyse de texte et en extraction de contenu significatif, apprenant à filtrer les informations essentielles à partir de grands volumes de texte.

Nous tirerons parti du puissant outil Natural Language Toolkit qui est essentiel dans le traitement et l'analyse des données textuelles.

Extraire le Sens du Texte en Utilisant TF-IDF

Score TF-ISF

Solution