API de tokenisation et de lemmatisation, basée sur spaCy

Qu'est-ce que la tokenisation ?

La tokenisation consiste à diviser un texte en entités plus petites appelées tokens. Les tokens sont différents selon le type de tokenizer que vous utilisez. Un token peut être un mot, un caractère ou un sous-mot (par exemple, dans le mot anglais "higher", il y a 2 sous-mots : "high" et "er"). Les signes de ponctuation tels que " !", "." et " ;" peuvent également être des jetons.

La tokenisation est une étape fondamentale de toute opération de traitement du langage naturel. Compte tenu des différentes structures linguistiques existantes, la tokenisation est différente dans chaque langue.

Qu'est-ce que la lémmatisation ?

La lemmatisation consiste à extraire la forme de base d'un mot (typiquement le genre de travail que l'on trouve dans un dictionnaire). Par exemple, le lemme de "apple" serait toujours "apple" mais le lemme de "is" serait "be".

La lemmatisation, comme la tokenisation, est une étape fondamentale dans chaque opération de traitement du langage naturel. Compte tenu des différentes structures linguistiques existantes, la lemmatisation est différente dans chaque langue.

Tokenisation

Pourquoi utiliser la tokenisation et la lemmatisation ?

En général, la tokenisation et la lemmatisation ne sont pas utilisées seules, mais comme première étape d'un pipeline de traitement du langage naturel. La tokenisation est souvent une opération coûteuse qui peut avoir un impact significatif sur les performances d'un modèle de traitement du langage naturel, c'est pourquoi le choix du tokenizer est important.

API de tokenisation et de lemmatisation de NLP Cloud

NLP Cloud propose une API de tokénisation et de lemmatisation qui vous permet d'effectuer des opérations de tokénisation et de lemmatisation prêtes à l'emploi, basées sur spaCy et GiNZA, avec d'excellentes performances. La tokénisation et la lemmatisation ne sont pas très gourmandes en ressources, de sorte que le temps de réponse (latence), lorsqu'elles sont effectuées à partir de l'API de NLP Cloud, est très faible. Vous pouvez le faire dans 15 langues différentes.

Pour plus de détails, voir notre documentation sur la tokenisation et la lemmatisation. ici.

Essayer la tokenisation/lemmatisation
gratuitement

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que la tokenisation et pourquoi est-elle importante dans l'analyse de texte ?

La tokenisation est le processus de décomposition d'un texte en unités plus petites, telles que des mots, des phrases ou des symboles, appelées tokens. Elle est essentielle dans l'analyse de texte pour structurer les données, permettre une analyse plus précise et faciliter des tâches telles que l'analyse des sentiments et la modélisation des sujets.

En quoi la lemmatisation diffère-t-elle du stemming, et pourquoi choisirais-je l'une plutôt que l'autre ?

La lemmatisation consiste à réduire un mot à sa forme de base ou à sa forme dictionnaire, en tenant compte de son sens et de sa partie du discours, tandis que le stemming se contente de supprimer les préfixes et les suffixes sans tenir compte du contexte. Vous pouvez choisir la lemmatisation pour les tâches exigeant une grande précision linguistique, comme l'analyse des sentiments, et le stemming pour un traitement plus rapide dans les applications où une précision parfaite n'est pas essentielle.

Qu'est-ce que la spaCie ?

spaCy est une bibliothèque logicielle libre pour le traitement avancé du langage naturel (NLP), conçue spécifiquement pour une utilisation en production. Elle propose des modèles statistiques et des vecteurs de mots pré-entraînés, et prend en charge la tokenisation, la reconnaissance des entités nommées, l'étiquetage des parties du discours et l'analyse des dépendances, parmi d'autres fonctionnalités du NLP.

Qu'est-ce que GiNZA ?

GiNZA est une bibliothèque open-source de traitement du langage naturel (NLP) pour le japonais, construite au-dessus de spaCy. Elle offre des fonctionnalités avancées de TAL telles que la tokenisation, la lemmatisation et la reconnaissance des entités nommées, spécifiquement adaptées à la langue japonaise.

Quelles sont les langues ou locales prises en charge pour cette API de tokenisation/lemmatisation ?

Notre API de tokenisation/lemmatisation basée sur spaCy et GiNZA prend en charge 15 langues.

Puis-je essayer gratuitement l'API de tokenisation/lemmatisation ?

Oui, comme tous les points d'extrémité de l'API sur NLP Cloud, l'API de tokenisation/lemmatisation peut être testée gratuitement.

Comment votre API d'IA gère-t-elle la confidentialité et la sécurité des données au cours du processus de tokenisation/lemmatisation ?

NLP Cloud se concentre sur la confidentialité des données dès la conception : nous n'enregistrons pas et ne stockons pas le contenu des requêtes que vous effectuez sur notre API. NLP Cloud est conforme aux normes HIPAA et GDPR.