Stemming & Lemmatisation en Python : lequel utiliser ?

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technique de traitement de la communication qui consiste à extraire des caractéristiques importantes du langage. Il s'agit d'une avancée dans l'intelligence artificielle qui consiste à créer des agents intelligents avec une expérience antérieure. L'expérience précédente ici fait référence à la formation effectuée sur d'énormes ensembles de données impliquant des données textuelles provenant de sources telles que les médias sociaux, le grattage Web, les formulaires d'enquête et de nombreuses autres techniques de collecte de données.

La première étape après la collecte des données est le nettoyage de ces données et leur conversion sous une forme lisible par machine, la forme numérique que la machine peut interpréter. Alors que le processus de conversion est une toute autre chose, le processus de nettoyage est la première étape à effectuer. Dans cette tâche de nettoyage, l'inflexion est un concept important qui nécessite une compréhension claire avant de passer à la radicalisation et à la lemmatisation.

Inflexion

Nous savons que les données textuelles comprennent des phrases avec des mots et d'autres caractères qui peuvent ou non avoir un impact sur nos prédictions. Les phrases comprennent des mots et les mots qui sont couramment utilisés comme est, là, et, sont appelés mots vides. Ceux-ci peuvent être facilement supprimés en formant un corpus pour eux, mais qu'en est-il des différentes formes du même mot ?

Vous ne voulez pas que votre machine considère « étudier » et « étudier » comme des mots différents, car l'intention derrière ces mots reste la même et les deux ont le même sens. La gestion de ce type de cas est une pratique courante en PNL, et c'est ce qu'on appelle l'inflexion. C'est l'idée de base de la radicalisation et de la lemmatisation avec différentes approches. Découvrons les différences entre eux et regardons lequel est le meilleur à utiliser.

Enracinement

C'est l'une des techniques de normalisation de texte qui vise à réduire l'ambiguïté des mots. La racine se concentre sur le dépouillement du mot autour du mot radical. Il le fait en supprimant les préfixes ou les suffixes, selon le mot considéré. Cette technique réduit les mots selon l'ensemble de règles défini.

Les mots résultants peuvent ou non avoir des mots racines significatifs réels. Son objectif principal est de former des groupes de mots similaires afin d'optimiser le prétraitement ultérieur. Par exemple, des mots comme jouer, jouer et jouer appartiennent tous au mot radical « jouer ». Cela aide également à réduire le temps de recherche dans les moteurs de recherche, car l'accent est désormais mis davantage sur l'élément clé.

Deux cas doivent être discutés concernant le stemming, c'est-à-dire le over steaming et le under stemming . Bien que la suppression des préfixes et des suffixes du mot résolve certains cas, certains mots sont supprimés plus que les exigences.

Cela peut conduire à plus de mots inutiles sans signification. Bien que ce soit l'inconvénient du stemming dans son ensemble, et si cela se produit de manière plus drastique, cela s'appelle un surenracinement. Sous la racine est l'inverse où le processus de racine entraîne très peu ou une différence de mots.

Lemmatisation

Une autre approche pour normaliser le texte et le convertir en sens racine est la lemmatisation. Cela a le même motif de regrouper des mots d'intention similaires dans un groupe, mais la différence est qu'ici les mots résultants sont significatifs.

Ils ne sont pas dépouillés avec des règles prédéfinies mais sont formés à l'aide d'un dictionnaire ou nous l'appelons Lemma. Ici, le processus de conversion prend plus de temps parce que d'abord, les mots sont mis en correspondance avec leurs parties du discours, ce qui est lui-même un processus qui prend du temps.

Cela garantit que le mot racine a une signification littérale qui aide à obtenir de bons résultats dans l'analyse. Ceci est utile lorsque nous ne voulons pas consacrer beaucoup de temps au nettoyage des données et que des données plus propres sont nécessaires pour une analyse plus approfondie. Un inconvénient de cette technique est que, comme elle se concentre davantage sur la grammaire des mots, différentes langues nécessiteraient des corpus séparés conduisant à de plus en plus de manipulations de données.

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Lequel utiliser ?

Vient maintenant le moment de choisir celui entre les deux. Il est très subjectif de choisir quelqu'un car le cas d'utilisation que vous ciblez joue ici un rôle majeur.

Si vous souhaitez analyser un morceau de texte mais que le temps est une contrainte, vous pouvez opter pour la radicalisation car elle effectue cette action en moins de temps mais avec un faible taux de réussite, et les radicaux sont fournis via une méthode algorithmique qui peut ne pas avoir de signification.

L'adoption de la lemmatisation donne l'avantage supplémentaire d'obtenir des mots racines significatifs et précis matraqués sous différentes formes. Si vous pouvez vous permettre de bonnes ressources informatiques avec plus de temps, cela peut être un meilleur choix. Cela devrait être adopté là où nous voulons une analyse précise. Cela peut également être le cas de certaines techniques de recherche sur les moteurs de recherche où le mot racine est suffisant pour obtenir les résultats souhaités par l'utilisateur.

Implémentation Python

Le package NLTK (Natural Language Tool Kit) est l'implémentation Python des tâches autour du NLP. Cette bibliothèque contient tous les outils nécessaires tels que Stemmers. Lemmatiseurs, suppression des mots vides, création d'arborescences d'analyseur personnalisées, et bien plus encore. Il contient également les données de corpus provenant de sources importantes incluses dans le package lui-même.

La technique de stemming a de nombreuses implémentations, mais la plus populaire et la plus ancienne est l'algorithme de Porter Stemmer. Snowball stemmer est également utilisé dans certains projets. Pour mieux comprendre la différence entre la radicalisation et la lemmatisation, regardez le code ci-dessous et la sortie de celui-ci :

importer nltk

depuis nltk.stem import PorterStemmer

de nltk.stem importer WordNetLemmatizer

word_stemmer = PorterStemmer()

lemmatizer = WordNetLemmatizer()

print(lemmatizer.lemmatize('vole'))

print(word_stemmer.stem('vole'))

Sortir:

voler

fl

La première sortie provient du lemmatiseur et la seconde du stemmer. Vous pouvez voir la différence que le lemmatizer a donné le mot racine comme sortie tandis que le stemmer a simplement coupé le mot à partir de la fin.

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Conclusion

La PNL se développe chaque jour et de nouvelles méthodes évoluent avec le temps. La plupart d'entre eux se concentrent sur la façon d'extraire efficacement les bonnes informations des données textuelles avec une perte minimale et en éliminant tous les bruits. Les deux techniques sont couramment utilisées. Tout ce qui compte, c'est que l'analyse soit effectuée sur des données propres.