Lemmatisation
Comprendre la lemmatisation
La lemmatisation est une technique de normalisation de texte utilisée en TAL (traitement automatique du langage) pour réduire les mots à leur forme du dictionnaire, appelée lemme.
Contrairement au stemming, qui supprime grossièrement les affixes, la lemmatisation prend en compte le contexte et convertit le mot à sa forme du dictionnaire. Par exemple, 'am', 'are' et 'is' sont tous lemmatisés en 'be'. Cette approche peut réduire de manière significative la taille du vocabulaire (le nombre de mots uniques) dans de grands corpus de texte, augmentant ainsi l'efficacité lors de l'entraînement des modèles.
En revanche, bien que la lemmatisation soit plus précise, elle est également plus coûteuse en ressources informatiques et peut être chronophage avec de grands ensembles de données. De plus, pour une meilleure précision, il est recommandé d'effectuer une analyse morphologique et un étiquetage des parties du discours avant la lemmatisation.
Ne vous préoccupez pas de l’étiquetage des parties du discours pour l’instant, car ce sera le prochain sujet abordé.
Lemmatisation avec NLTK
Le lemmatiseur WordNet, fourni par la bibliothèque NLTK, exploite le corpus WordNet pour effectuer la lemmatisation.
WordNet est une base de données lexicale sémantiquement riche pour l’anglais, bien plus avancée qu’un simple corpus. Elle regroupe les mots en ensembles de synonymes, ou synsets, chacun représentant un concept distinct et accompagné de définitions et d’exemples d’utilisation. De plus, WordNet encode des relations sémantiques entre ces synsets — telles que les hyperonymes (termes plus larges, plus généraux) et les hyponymes (termes plus restreints, plus spécifiques) — offrant ainsi un cadre puissant pour explorer et désambiguïser les significations des mots.
Lorsque vous utilisez le lemmatiseur WordNet, il consulte la base de données WordNet pour trouver le lemme le plus approprié du mot cible.
Comme mentionné précédemment, les mots peuvent avoir des significations différentes selon le contexte (par exemple, « running » en tant que verbe vs. « running » en tant que nom), le lemmatiseur peut donc nécessiter la spécification de la partie du discours (par exemple, verbe, nom, adjectif). Cela l’aide à sélectionner le lemme correct en fonction du rôle du mot dans la phrase.
1234567891011from nltk.stem import WordNetLemmatizer import nltk # Download the WordNet corpus nltk.download('wordnet') # Initialize the WordNet lemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() # Parts of speech, 'v' for verb and 'n' for noun parts_of_speech = ['v', 'n'] # Lemmatize words lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize("running", pos) for pos in parts_of_speech] print("Lemmatized words:", lemmatized_words)
Il est possible d’omettre la spécification de la partie du discours en appelant lemmatizer.lemmatize("running"), mais comme vous pouvez le constater, différentes parties du discours produisent des résultats différents. Il est donc préférable d’effectuer au préalable une annotation des parties du discours.
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain the difference between stemming and lemmatization in more detail?
How does specifying the part of speech affect the lemmatization result?
Why is lemmatization considered more computationally expensive than stemming?
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La lemmatisation est une technique de normalisation de texte utilisée en TAL (traitement automatique du langage) pour réduire les mots à leur forme du dictionnaire, appelée lemme.
Contrairement au stemming, qui supprime grossièrement les affixes, la lemmatisation prend en compte le contexte et convertit le mot à sa forme du dictionnaire. Par exemple, 'am', 'are' et 'is' sont tous lemmatisés en 'be'. Cette approche peut réduire de manière significative la taille du vocabulaire (le nombre de mots uniques) dans de grands corpus de texte, augmentant ainsi l'efficacité lors de l'entraînement des modèles.
En revanche, bien que la lemmatisation soit plus précise, elle est également plus coûteuse en ressources informatiques et peut être chronophage avec de grands ensembles de données. De plus, pour une meilleure précision, il est recommandé d'effectuer une analyse morphologique et un étiquetage des parties du discours avant la lemmatisation.
Ne vous préoccupez pas de l’étiquetage des parties du discours pour l’instant, car ce sera le prochain sujet abordé.
Lemmatisation avec NLTK
Le lemmatiseur WordNet, fourni par la bibliothèque NLTK, exploite le corpus WordNet pour effectuer la lemmatisation.
WordNet est une base de données lexicale sémantiquement riche pour l’anglais, bien plus avancée qu’un simple corpus. Elle regroupe les mots en ensembles de synonymes, ou synsets, chacun représentant un concept distinct et accompagné de définitions et d’exemples d’utilisation. De plus, WordNet encode des relations sémantiques entre ces synsets — telles que les hyperonymes (termes plus larges, plus généraux) et les hyponymes (termes plus restreints, plus spécifiques) — offrant ainsi un cadre puissant pour explorer et désambiguïser les significations des mots.
Lorsque vous utilisez le lemmatiseur WordNet, il consulte la base de données WordNet pour trouver le lemme le plus approprié du mot cible.
Comme mentionné précédemment, les mots peuvent avoir des significations différentes selon le contexte (par exemple, « running » en tant que verbe vs. « running » en tant que nom), le lemmatiseur peut donc nécessiter la spécification de la partie du discours (par exemple, verbe, nom, adjectif). Cela l’aide à sélectionner le lemme correct en fonction du rôle du mot dans la phrase.
1234567891011from nltk.stem import WordNetLemmatizer import nltk # Download the WordNet corpus nltk.download('wordnet') # Initialize the WordNet lemmatizer lemmatizer = WordNetLemmatizer() # Parts of speech, 'v' for verb and 'n' for noun parts_of_speech = ['v', 'n'] # Lemmatize words lemmatized_words = [lemmatizer.lemmatize("running", pos) for pos in parts_of_speech] print("Lemmatized words:", lemmatized_words)
Il est possible d’omettre la spécification de la partie du discours en appelant lemmatizer.lemmatize("running"), mais comme vous pouvez le constater, différentes parties du discours produisent des résultats différents. Il est donc préférable d’effectuer au préalable une annotation des parties du discours.
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