Karteikarten: Introduction à l'Analyse de Textes — 16 Karten

Analyse de données textuelles — définition ?

Extraction d'informations pertinentes à partir de textes.

Qualité des données — importance ?

Assure la fiabilité et évite les biais.

Problématiques spécifiques — exemples ?

Ambiguïté, variabilité linguistique, bruit.

Objectifs de l’analyse — principaux ?

Classification, sentiment, entités, synthèse.

Tokenisation — rôle ?

Divise le texte en unités significatives.

Lemmatisation — rôle ?

Réduit les mots à leur forme canonique.

Analyse syntaxique — fonction ?

Analyser la structure grammaticale.

Embeddings — représentation ?

Vecteurs numériques capturant le sens.

TF-IDF — but ?

Mesurer l’importance d’un terme.

Reconnaissance d’entités — but ?

Identifier personnes, lieux, organisations.

Modèles de langage — exemples ?

n-grammes, transformers.

Désambiguïsation — objectif ?

Déterminer le sens correct d’un mot.

Traitement automatique du langage — but ?

Comprendre, analyser, générer du texte.

Techniques d’analyse — principales ?

Lexicale, syntaxique, sémantique.

Outils Python — exemples ?

NLTK, spaCy, Gensim.

Visualisation — outils ?

Nuages de mots, graphes, Tableau.