Tokenisation

Pourquoi la tokenisation est-elle importante dans le traitement automatique du langage naturel ?

Dans le traitement automatique du langage naturel (TALN), la tokenisation est une étape importante dans le pré-traitement des données textuelles parce qu’elle permet à l’ordinateur de comprendre et d’analyser la signification du texte en traitant chaque mot comme une entité distincte.

Comment s’effectue la tokenisation ?

Il existe plusieurs moyens de tokeniser un texte, mais la méthode la plus courante consiste à diviser le texte à chaque espace blanc ou signe de ponctuation.

Par exemple, la phrase “Le vif renard brun saute par-dessus le chien paresseux” peut être tokenisé en mots individuels comme suit :

[“Le”, “vif”, “renard”, “brun”, “saute”, “par-dessus”, “le”, “chien”, “paresseux”]

Les applications de la tokenisation en TALN

La tokenisation est une étape fondamentale dans un grand nombre de tâches TALN telles que la classification du texte, l’analyse des sentiments et la traduction automatique, entre autres.