Définition de SpaCy :

spaCy est une bibliothèque Python open source et gratuite, distribuée sous la licence MIT, spécialement conçue pour le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing, ou NLP). Écrite en Cython, elle se distingue par sa rapidité, sa fiabilité et sa simplicité d’utilisation, grâce à une API claire et concise.

Développée à l’origine par Matt Honnibal de la société Explosion AI, spaCy est souvent considérée comme l’équivalent de NumPy dans le domaine du NLP : une bibliothèque de base, efficace et conçue pour la production, plutôt que pour l’expérimentation.

Cet outil permet de construire des applications capables de manipuler, analyser et comprendre de grands volumes de texte. Il est notamment utilisé pour des tâches telles que :

l’extraction d’informations,

la compréhension du langage naturel,

ou encore le prétraitement de textes dans des pipelines de deep learning.

Les instruments et caractéristiques spaCy :

spaCy est conçu pour accomplir une grande variété de tâches dans les projets de Machine Learning, notamment en traitement automatique du langage naturel (NLP). Parmi ses nombreuses fonctionnalités, on retrouve la tokenisation, la lemmatisation, le tagging POS, la reconnaissance d’entités nommées, l’analyse des dépendances, la représentation mot/vecteur, ainsi que diverses méthodes pour normaliser et nettoyer les données textuelles.

Si ces termes vous semblent encore flous, ne vous inquiétez pas. C’est tout à fait compréhensible si vous ne vous êtes pas encore familiarisé avec le NLP. Voici une vue plus détaillée des différentes caractéristiques de spaCy :

–Tokenisation : La tokenisation consiste à diviser un texte en unités linguistiques appelées tokens (mots, espaces, symboles, ponctuations, etc.). C’est une étape essentielle pour de nombreuses tâches en NLP, car elle permet de décomposer le texte en éléments compréhensibles pour les algorithmes.

–Lemmatisation : La lemmatisation est un processus qui permet de réduire les mots à leur forme de base ou lemme. Par exemple, les mots « courait » ou « courra » sont réduits à la forme « courir ». Ce processus est essentiel pour normaliser le texte et facilite des tâches comme la catégorisation du texte ou la recherche de similarités entre mots.

–Tagging Part-of-Speech (POS) : Le tagging POS consiste à attribuer une étiquette grammaticale à chaque mot du texte. Par exemple, on peut déterminer si un mot est un nom, un verbe, un adjectif, un adverbe, etc. Cette étape est cruciale pour l’analyse syntaxique et pour mieux comprendre la structure grammaticale des phrases.

–Reconnaissance d’entités nommées (NER) : La reconnaissance d’entités nommées permet d’identifier et de classer des entités spécifiques dans un texte, comme des personnes, des lieux, des dates, etc. Par exemple, dans la phrase « Barack Obama a visité Paris en 2020 », le modèle NER pourrait identifier « Barack Obama » comme une personne, « Paris » comme un lieu et « 2020 » comme une date.

–Analyse de dépendance : L’analyse de dépendance permet de comprendre la structure grammaticale d’une phrase en identifiant les relations de dépendance entre les mots. Cela permet d’analyser comment les mots sont liés les uns aux autres, en soulignant les relations syntaxiques entre le sujet, le verbe, les compléments, etc.

–Représentation mot-vecteur : La représentation mot-vecteur permet de transformer les mots en vecteurs numériques. Ces représentations permettent aux machines de comprendre et d’interpréter les relations sémantiques entre les mots, de la même manière que les humains. Par exemple, des mots ayant un sens similaire seront représentés par des vecteurs proches dans l’espace de représentation.