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La bibliothèque Python spaCy de NLP

La bibliothèque Python spaCy de NLP

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Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) est la capacité d'une machine à cerner le langage humain. Le NLP appartient à la fois au domaine de la linguistique et de l'informatique. Pour faciliter le traitement des textes, les Data scientists ont parfois recours à des bibliothèques ou des librairies logicielles, tel que Seaborn pour de la Data visualization par exemple. SpaCy est l'une de ces bibliothèques pouvant être utilisées pour des tâches liées à des projets NLP. Pour les connaisseurs du langage Python, la bibliothèque Spacy est l'équivalent de numPy. Spacy est utilisé pour créer des applications qui permettent de comprendre et de traiter de grands volumes de texte. Jedha présente ici l'essentiel à savoir sur la bibliothèque Python spaCy de NLP.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque ?

Une bibliothèque est en général le lieu où sont stockés de nombreux livres. Dans le monde de la programmation informatique, la bibliothèque représente une collection de codes précompilés utilisable par le développeur pour des opérations spécifiques.

Aussi connue sous le nom de librairie logicielle, une bibliothèque en programmation est un ensemble de classes et de fonctions déjà codées dans un langage spécifique. Grâce à la bibliothèque, le développeur n'a plus besoin de coder toutes les fonctions. Il peut récupérer le code qu'il recherche en fonction de ses boissons. Ces éléments sont regroupés suivant différentes catégories.

Qu'est-ce que Python ?

Python est l'un des langages de programmation les plus célèbres au monde. Il est très utilisé dans le domaine du développement de logiciels, l'analyse de données ou la gestion d'infrastructures. Ce langage de programmation amène les développeurs à se concentrer non sur la manière de faire, mais plutôt sur ce qu'il fait.

Avec Python, le programmeur est libéré des contraintes de formes qui étaient très chronophages. Le développement de code avec Python est donc plus rapide qu'avec les autres langages. C'est un langage de programmation facile à maîtriser pour les débutants à condition d'y consacrer du temps pour l'apprentissage.

NLP : de quoi s'agit-il ?

Ensemble de systèmes, l'intelligence artificielle (IA) consiste à imiter l'intelligence humaine à travers la création d'algorithmes spécifiques et l'exploitation d'une grande quantité de données. L'objectif de l'intelligence artificielle est d'amener les ordinateurs à agir et penser comme des êtres humains. Le NLP est une branche de l'intelligence artificielle, qui permet le traitement de données de texte pour en extraire des informations exploitables par les machines.

Le NLP offre la possibilité aux algorithmes de mieux comprendre la connotation ou la sémantique du langage humain. Le natural language processing (NLP) est utilisé pour la reconnaissance et la classification de texte, la traduction automatique, les résumés automatiques, les chatbots, voicebot ou callbot, etc. Le NLP associe traitement linguistique et intelligence artificielle. La dernière génération des technologies de NLP s'appuie sur les modèles statistiques de machine learning ou sur des réseaux de neurones artificiels.

Quelles sont les fonctionnalités de spaCy ?

Publiée sous la licence MIT pour le traitement du langage naturel, spaCy est une bibliothèque Python gratuite et open source. Initialement développée par Matthew Honnibal d'Explosion AI, spaCy a été conçue pour l'usage en production. Elle possède une API concise et simple d'utilisation. La bibliothèque spaCy est idéale pour la compréhension du langage naturel, le développement d'information et pour le traitement de textes destiné au Deep Learning.

La bibliothèque Python spaCy peut intervenir dans la réalisation de plusieurs tâches liées aux projets NLP. Pour ce faire, la bibliothèque utilise différentes fonctionnalités copme la tokenization, la lemmatisation, l'analyse des dépendances, la reconnaissance de phrase ou d'entité, le tagging POS, etc.

La Tokenization

C'est un processus de spaCy qui consiste à décomposer une portion de texte en espaces, mots, ponctuation, symbole et autres éléments pour créer des tokens. C'est une étape fondamentale pour la réalisation de la plupart des tâches de NLP.

La lemmatisation

Directement liée à la tokenization, la lemmatisation est un processus de spaCy utilisé pour réduire un mot à sa forme basique. Préfixes, suffixes, participes passés peuvent être supprimés pour obtenir la racine du terme. La lemmatisation est très utilisée en machine learning spécialement pour la classification de texte.

Marquage de la partie du discours (POS)

C'est un processus de nomination des propriétés grammaticales (mots, verbe, noms, adverbe, adjectif, etc.). Les mots qui possèdent les mêmes étiquettes POS sont utilisés pour les processus basés sur des règles puisqu'ils possèdent la même structure syntaxique.

La reconnaissance d'entité

Ce processus a pour but la classification d'entités nommées dans un texte. Il peut s'agir de lieux, de personnes ou encore de dates. Le modèle statistique de spaCy peut aussi classer des œuvres d'art et des nationalités.

L'analyse de dépendance

Cette fonctionnalité spaCy permet de piloter l'analyse de dépendance d'une phrase pour identifier son format grammatical. L'analyse de dépendance met en évidence les relations entre les principaux mots et leurs dépendances. La racine de la phrase ne présente pas de dépendance.

La représentation mot-vecteur

Cette fonctionnalité spaCy offre la possibilité aux machines de mieux comprendre et interpréter à la manière des humains les différents liens entre les mots. La représentation mot-vecteur est une perception numérique du mot pour mettre en évidence ses relations avec d'autres termes.

Comment apprendre à utiliser la bibliothèque Python spaCy ?

Apprendre à maîtriser spaCy est indispensable pour travailler dans le domaine du traitement du langage naturel et de l'intelligence artificielle. Les formations en Data Science sont les plus adaptées pour maîtriser les librairies logicielles comme Python spaCy. Jedha propose les meilleures formations Data sur le marché. Au cours de son cursus, l'apprenant va apprendre à utiliser.

Python et ses différentes bibliothèques sont idéals pour travailler sur des projets Data et pour développer des modèles IA. Jedha propose plus de 420 heures de formation pour obtenir des compétences en Data. Nos cours permettent aux apprenants de devenir autonomes en ce qui concerne les différents projets Data. Les formations Jedha sont composées de 30 % de théorie et 70 % de pratique.

Le rôle d'une bibliothèque en Data

Une bibliothèque en programmation contient des codes précompilés, des classes et des valeurs, de la documentation, des modèles de message, des données de configuration. Les collections de modules associés disponibles dans les bibliothèques peuvent être utilisées dans le machine learning, la visualisation des données, la science des données, etc.

La librairie logicielle évite au développeur d'avoir à réécrire un code déjà existant. Les Data scientists préfèrent le plus souvent programmer avec Python puisqu'il s'agit d'un langage de programmation orienté objet et hautement performant. Python présente de nombreux avantages pour les Data scientists parmi lesquels figurent disponibilité étendue de bibliothèque.

Les bibliothèques écrites en Python sont très importantes pour la science des données et l'apprentissage automatique. Une grande variété d'opérations de sciences de données peut en effet être effectuée à partir des variables et des méthodes disponibles dans les bibliothèques (dictionnaires, tableaux, objets). Grâce aux librairies logicielles comme spaCy, il est possible d'automatiser les tâches en Data Science. Les librairies logicielles peuvent considérablement simplifier et accélérer le processus d'écriture.

Quelles sont les différentes bibliothèques ou librairies de NLP ?

Les Data scientists travaillent en général sur des applications qui incluent du NLP comme la classification et la génération automatique de texte, mais aussi le rapprochement sémantique entre deux phrases, la traduction ou encore l'analyse de sentiments. Il existe différentes librairies de NLP en français qui sont utilisés dans la conception de ces applications.

Transformers

C'est l'une des meilleures librairies Python NLP sur le marché. La librairie Transformers possède une riche communauté. Elle offre la possibilité d'utiliser de nombreux algorithmes tels que CTRL, XLNet, DistilBert, RoBERTa, XLM, BERT, GPT-2, etc. Cette bibliothèque Python offre également un accès à l'utilisation des modèles préentrainés du State Of The Art ou des architectures en matière de NLP. Grâce à Transformers, le développeur peut réaliser des tâches de transfert learning qui permettent de représenter la sémantique des données.

Tokenizers

Publié le 10 janvier 2020, Tokenizers est une des library Python les plus récentes. Elle offre une bonne implémentation des tokenizers avec un accent mis sur la polyvalence et la performance.

Flair

Créée en 2018 par l'équipe recherche de Zalando, Flair est une librairie Python très performante. Elle est plus utilisée sur la tâche NER (reconnaissance des entités nommées). La bibliothèque possède son propre embedding, mais intègre aussi celui d'ELMo et de BERT. Flair est importante pour le le pipeline NLP. Cette librairie est d'une grande aide pour le traitement des entités nommées.

Fonctionnalité de la bibliothèque du langage Python pour le traitement du langage naturel (NLP)

L'analyse syntaxique et l'analyse sémantique sont les deux principales techniques utilisées pour le traitement du langage naturel. L'analyse sémantique permet de déchiffrer directement le sens d'un texte. Cette technique fait intervenir des algorithmes dont le rôle sera d'analyser les mots et la structure des phrases. On distingue différentes analyses sémantiques (le parsing, la segmentation par mot).

Quant à l'analyse syntaxique, son rôle est de déchiffrer le sens d'une phrase en identifiant les règles grammaticales qui y sont présentes. Les bibliothèques du langage Python offrent de nombreuses fonctionnalités performantes qui facilitent la réalisation des tâches de NLP.

Pour apprendre plus en détail le fonctionnement de la bibliothèque Python spaCy, il est conseillé de suivre une formation en Data Science proposée par Jedha. Grâce à nos professionnels, les apprenants maîtriseront à la perfection les données et le traitement du langage naturel.

On vous conseil de lire notre article sur la programmation orientée objet, la POO ayant permis de démocratiser l’accès à la Data Science.

Antoine Krajnc
Écrit par
Antoine Krajnc
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