Mots Vides
Compréhension des mots vides
Les mots vides sont des mots courants qui, généralement, n'apportent pas de contribution significative au sens d'une phrase, du moins dans le cadre de la plupart des analyses et algorithmes. Cela inclut des mots tels que « the », « is », « in » et « on ».
Les mots vides sont généralement filtrés après la tokenisation pour les tâches de TAL, telles que l'analyse de sentiment, la modélisation de sujets ou l'extraction de mots-clés. L'objectif de la suppression des mots vides est de réduire la taille du jeu de données, ce qui améliore l'efficacité computationnelle, et d'augmenter la pertinence de l'analyse en se concentrant sur les mots porteurs de sens.
Suppression des mots vides avec NLTK
Pour simplifier le processus, nltk propose une liste complète de mots vides dans plusieurs langues, facilement accessible et utilisable pour filtrer les mots vides des données textuelles.
Voici comment obtenir la liste des mots vides en anglais dans NLTK et la convertir en ensemble :
1234567import nltk from nltk.corpus import stopwords # Download the stop words list nltk.download('stopwords') # Load English stop words stop_words = set(stopwords.words('english')) print(stop_words)
La conversion de cette liste en ensemble améliore l'efficacité des recherches, car la vérification de l'appartenance à un ensemble est plus rapide que dans une liste.
Dans cette optique, examinons un exemple complet de la façon de filtrer les mots vides d’un texte donné :
1234567891011121314import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords nltk.download('punkt_tab') nltk.download('stopwords') stop_words = set(stopwords.words('english')) text = "This is an example sentence demonstrating the removal of stop words." text = text.lower() # Tokenize the text tokens = word_tokenize(text) # Remove stop words filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words] print("Original Tokens:", tokens) print("Filtered Tokens:", filtered_tokens)
Comme vous pouvez le constater, il est nécessaire de télécharger d'abord les mots vides et d’effectuer la tokenisation. L’étape suivante consiste à utiliser une compréhension de liste pour créer une liste ne contenant que les jetons qui ne sont pas des mots vides. L’utilisation de word.lower() dans la clause if est essentielle pour convertir chaque mot (jeton) en minuscules, car nltk contient les mots vides exclusivement en minuscules.
Alternativement, on pourrait utiliser une boucle for classique au lieu d'une compréhension de liste ; cependant, la compréhension de liste est ici plus efficace et concise.
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain why it's important to remove stop words in NLP tasks?
What are some common stop words in English?
Can you show how to remove stop words from a custom text?
Awesome!
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Compréhension des mots vides
Les mots vides sont des mots courants qui, généralement, n'apportent pas de contribution significative au sens d'une phrase, du moins dans le cadre de la plupart des analyses et algorithmes. Cela inclut des mots tels que « the », « is », « in » et « on ».
Les mots vides sont généralement filtrés après la tokenisation pour les tâches de TAL, telles que l'analyse de sentiment, la modélisation de sujets ou l'extraction de mots-clés. L'objectif de la suppression des mots vides est de réduire la taille du jeu de données, ce qui améliore l'efficacité computationnelle, et d'augmenter la pertinence de l'analyse en se concentrant sur les mots porteurs de sens.
Suppression des mots vides avec NLTK
Pour simplifier le processus, nltk propose une liste complète de mots vides dans plusieurs langues, facilement accessible et utilisable pour filtrer les mots vides des données textuelles.
Voici comment obtenir la liste des mots vides en anglais dans NLTK et la convertir en ensemble :
1234567import nltk from nltk.corpus import stopwords # Download the stop words list nltk.download('stopwords') # Load English stop words stop_words = set(stopwords.words('english')) print(stop_words)
La conversion de cette liste en ensemble améliore l'efficacité des recherches, car la vérification de l'appartenance à un ensemble est plus rapide que dans une liste.
Dans cette optique, examinons un exemple complet de la façon de filtrer les mots vides d’un texte donné :
1234567891011121314import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.corpus import stopwords nltk.download('punkt_tab') nltk.download('stopwords') stop_words = set(stopwords.words('english')) text = "This is an example sentence demonstrating the removal of stop words." text = text.lower() # Tokenize the text tokens = word_tokenize(text) # Remove stop words filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words] print("Original Tokens:", tokens) print("Filtered Tokens:", filtered_tokens)
Comme vous pouvez le constater, il est nécessaire de télécharger d'abord les mots vides et d’effectuer la tokenisation. L’étape suivante consiste à utiliser une compréhension de liste pour créer une liste ne contenant que les jetons qui ne sont pas des mots vides. L’utilisation de word.lower() dans la clause if est essentielle pour convertir chaque mot (jeton) en minuscules, car nltk contient les mots vides exclusivement en minuscules.
Alternativement, on pourrait utiliser une boucle for classique au lieu d'une compréhension de liste ; cependant, la compréhension de liste est ici plus efficace et concise.
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