Gensim est une bibliothèque Open Source de traitement de langage naturel (NLP) en Python dont le but est de rendre la modélisation de sujet (topic modelling) aussi facile d’accès et efficace que possible.
Dans un premier temps il est important de comprendre ce qu’est la modélisation de sujet. C’est une technique de Machine Learning, dite “non supervisée”, qui analyse automatiquement des ensembles de textes pour en faire ressortir les sujets principaux.
Le fonctionnement du topic modelling est assez simple. Il s’agit de compter les mots et de grouper des trames de mots pour en déduire le thème au sein de données non structurées.
Les fonctionnalités de Gensim
Gensim se concentre sur l’apprentissage non supervisé et propose différentes fonctions et algorithmes pour traiter les tâches suivantes :
Le prétraitement de texte est une étape importante pour préparer les données textuelles avant leur analyse. Cela inclut la suppression des stopwords, la lemmatisation, la normalisation de la casse et la suppression des mots fréquents.
Ces fonctions permettent de nettoyer les données textuelles et de les rendre plus facilement exploitables.
Pour la modélisation de sujets, comme dit plus tôt le but est de trouver les thèmes dans un ensemble de textes. Gensim intègre notamment des algorithmes tels que Latent Dirichlet Allocation (LDA) et Hierarchical Dirichlet Process (HDP).
La modélisation de sujets est utile pour l’analyse de grandes quantités de textes, notamment dans le domaine de la recherche d’informations et de l’analyse de sentiments.
La similarité sémantique est une mesure de la proximité sémantique entre deux textes ou deux mots.
La classification de texte est une technique de NLP qui permet de classifier les textes dans des catégories prédéfinies. Par exemple l’analyse de sentiment, qui permet de classifier les textes en fonction de leur tonalité émotionnelle.
La recherche d’informations est une technique de NLP qui permet de trouver des informations pertinentes dans un ensemble de textes. Gensim propose des algorithmes comme l’indexation inverse (qui permet de créer un index de tous les mots dans un ensemble de textes) et la recherche de termes(permettant de trouver des textes contenant un mot ou une expression spécifique).
La recherche d’informations est utile pour l’analyse de grands ensembles de textes, notamment dans le domaine de la veille stratégique et de l’analyse des médias sociaux.
Les limites de Gensim
Malgré l’importance des tâches réalisables avec Gensim, il faut bien comprendre ses limites. En premier lieu, cette bibliothèque ne fournit pas suffisamment d’outils pour mener un projet NLP de bout en bout. L’utilisation d’une autre bibliothèque, comme NLTK ou spaCy est recommandée.
Gensim a été conçu pour la modélisation de sujets non supervisés et sera moins adaptée à de la classification de sujets (topic classification).
Pourquoi utiliser Gensim ?
Le motto de Gensim est « topic modelling for humans » (la modélisation des sujets pour les humains). L’objectif de cette librairie est de proposer une façon simple d’utilisation et performante pour représenter des documents en vecteurs sémantiques.
L’une des grandes forces de Gensim réside dans sa capacité à fonctionner avec de grands jeux de données et peut « processer » le streaming de données. Cela permet au corpus d’entraînement de résider partiellement sur la RAM.
Cette bibliothèque fonctionnera sur toutes les plateformes (Windows, macOS, Linux) et a été développée pour être la plus rapide possible pour le vector embedding.
En plus de ça Gensim supporte le Deep Learning !
Conclusion
Gensim est un outil extrêmement puissant pour la modélisation de sujet. Pensé par des professionnels, cet outil a été optimisé pour pouvoir gérer des datasets de grandes tailles en un minimum de temps. La vocation de Gensim n’est pas de mener un projet de NLP dans son ensemble mais de se concentrer sur la partie apprentissage supervisé. Il sera possible de l’utiliser en complément d’autres bibliothèques de NLP comme Spacy ou NTLK.
Maintenant que vous savez tout sur Gensim, si vous désirez apprendre à l’utiliser, n’hésitez pas à choisir les formations en Data Science de DataScientest. Dans chacun des cursus, vous retrouverez un module dédié à l’apprentissage de Python et de ses bibliothèques.
