Comment nettoyer une FAQ pour la rendre compréhensible par une IA
En tant que datascientist, nous sommes souvent confrontés à des données brutales que nous devons transformer en des données exploitables, afin de prendre des décisions éclairées. Mais ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour nettoyer ce chaos et trouver des trésors cachés.
Lorsqu’il s’agit de travailler avec des données textuelles, la phase de prétraitement est cruciale. Imaginons que vous souhaitiez déterminer si un e-mail est un spam, une tentative de hameçonnage ou non, en se basant uniquement sur son contenu. Pour y parvenir, il est essentiel de transformer les données textuelles brutes en données numériques que les algorithmes de Machine Learning peuvent comprendre et exploiter.
Cette phase de prétraitement implique plusieurs étapes clés, telles que le nettoyage, la normalisation, la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. Tout d’abord, nous nettoyons les données en supprimant les urls, les émojis et autres éléments indésirables. Ensuite, nous normalisons les données en les passant en minuscules, en supprimant les chiffres, la ponctuation, les symboles et les stopwords comme « le, la; les… ».
qu’est-ce que la normalisation des données ?
La tokenisation est la prochaine étape, qui consiste à découper le texte en plusieurs morceaux appelés tokens (voir l’article sur les vecteurs). Par exemple, la phrase « Vous trouverez en pièce jointe le document en question » sera découpée en « Vous », « trouverez », « en pièce jointe », « le document » et « en question ». Cette étape est importante car elle permet de capturer l’essence du texte et de le représenter de manière numérique. on parle de forme canonicale du mot ou sa racine.
Le stemming est une autre étape qui permet de réduire les variations des mots en ne conservant que leur racine. Par exemple, « trouverez » deviendrait « trouv ». La lemmatisation, quant à elle, est une méthode plus sophistiquée qui permet de supprimer uniquement les terminaisons inflexibles et d’isoler la forme canonique du mot, connue sous le nom de lemme. Par exemple, « trouvez » deviendrait « trouver ».
Enfin, il existe d’autres opérations de prétraitement telles que la suppression de chiffres des nombres, ponctuation et symboles, afin d’éliminer les données redondantes ou non pertinentes. transformer les emojis en mots. la normalisation des données est une étape cruciale dans le prétraitement du texte pour la classification : la normalisation est l’étape obligatoire dans le traitement des jeux de données.
En somme, la phase de prétraitement est un élément clé dans l’analyse de données textuelles. Elle permet de transformer des données brutes en données exploitables et représente souvent une étape fondamentale avant l’application des méthodes de Machine Learning.
Dans l’ensemble, le prétraitement des données textuelles est un processus complexe mais crucial pour les projets de NLP (Natural Language Processing). Il existe de nombreuses méthodes et approches pour transformer des données textuelles en données numériques. Les choix des méthodes dépendent des objectifs de l’analyse et des caractéristiques des données.
Alors, la prochaine fois que vous vous retrouverez face à un tas de données textuelles brutes, n’oubliez pas que le prétraitement est votre meilleur ami et qu’il peut vous aider à trouver les réponses que vous cherchez.
Paul.
