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spaCy : la bibliothèque Python Open Source de NLP

Bastien L

Bastien L

5 min

spaCy est l’une des principales bibliothèques du langage Python pour le Traitement Naturel du Langage (NLP). Découvrez tout ce que vous devez savoir : présentation, fonctionnalités, avantages, formations…

Le traitement naturel du langage ou NLP est une branche de l’intelligence artificielle de plus en plus utilisée. De manière générale, elle concerne toutes formes d’interactions entre les ordinateurs et le langage humain. Elle englobe l’analyse, la compréhension et le dégagement de sens du langage humain pour les ordinateurs.

Cette technologie permet notamment d’analyser automatiquement des textes en langage courant, afin d’en comprendre le sens, d’identifier rapidement les informations principales, ou encore de trouver des similitudes entre plusieurs textes.

À l’heure du Big Data, les entreprises sont confrontées à d’immenses volumes de données non structurées sous forme de textes. Ces derniers peuvent provenir par exemple des réseaux sociaux et des avis laissés sur le web.

Le NLP permet de représenter ces données non structurées sous une forme compréhensible par les ordinateurs, et donc adaptée à l’analyse. Il permet l’extraction automatique d’informations à partir de documents. Parmi les cas d’usage, on peut citer le résumé automatique, la reconnaissance d’entité nommée, les systèmes de réponses aux questions et l’analyse de sentiment.

Cette technologie est au cœur de nombreuses applications d’intelligence artificielle. Pour faire simple, elle permet aux ordinateurs de comprendre, de traiter et de produire du langage de la même façon qu’un humain.

Parmi les tâches fondamentales de NLP, on peut citer la tokenization, la lemmatisation, la segmentation ou encore le tagging POS. Jadis, pour effectuer ces tâches, les développeurs et chercheurs devaient développer leurs propres programmes. Aujourd’hui, il existe de nombreuses bibliothèques simplifiant les tâches de Traitement Naturel du Langage. L’une des plus populaires est spaCy.

Qu'est-ce que spaCy ?

spaCy est une bibliothèque Python gratuite et open source publiée sous la licence MIT pour le traitement naturel du langage (Natural Language Processing ou NLP). Elle est écrite en Cython, et conçue pour l’usage en production grâce à une API concise et simple d’utilisation.

Cette bibliothèque est initialement développée par Matt Honnibal de Explosion AI. Pour les connaisseurs du langage Python, on peut considérer spaCy comme l’équivalent de numPy pour le NLP : une bibliothèque de bas niveau, mais intuitive et performante.

Grâce à cet outil, il est possible de créer des applications permettant de traiter et de comprendre de larges volumes de texte. Il peut être utilisé notamment pour développer des systèmes d’extraction d’information, de compréhension du langage naturel, ou encore pour pré-traiter des textes pour le Deep Learning.

Les outils et fonctionnalités spaCy

spaCy peut être utilisé pour une large variété de tâches liées à des projets NLP. Il permet par exemple la Tokenization, la Lemmatisation, le tagging POS, la reconnaissance de phrase ou d’entité, l’analyse des dépendances, la transformation mot / vecteur et d’autres techniques de normalisation et de nettoyage.

Si ces termes vous semblent abscons, pas d’inquiétude. C’est parfaitement normal si vous n’êtes pas encore initié au Traitement Naturel du Langage. Voici donc un aperçu plus détaillé des différentes fonctionnalités spaCy.

La Tokenization consiste à décomposer une portion de texte en mots, espaces, symboles, ponctuations et autres éléments pour en faire des ” tokens “. Il s’agit d’une étape fondamentale pour la plupart des tâches NLP.

La lemmatisation est directement liée à la tokenization, et permet de réduire un mot à sa forme basique. Les suffixes, préfixes et autres participes passés peuvent être supprimés pour retrouver la racine du terme. Ce processus est très utile, notamment pour le Machine Learning et plus particulièrement pour la classification de texte.

Le Tagging part-of-speech (POS) est un procédé visant à assigner des propriétés grammaticales telles que des noms, des verbes, des adverbes ou des adjectifs à des mots. Les mots partagent les mêmes étiquettes POS suivent généralement la même structure syntaxique et sont utiles pour les processus basés sur des règles ;

La reconnaissance d’entité est un processus visant à classifier les entités nommées dans un texte dans différentes catégories prédéfinies. Il peut s’agir par exemple de personnes, de lieux, ou encore de dates. Le modèle statistique de spaCy permet de classifier une large variété d’entités, notamment des personnes, des entités, des œuvres d’art ou encore des nationalités.

L’analyse de dépendance est une méthode permettant de piloter l’analyse de dépendance d’une phrase. Ceci permet de révéler son format grammatical. Cette technique met en lumière les relations entre les mots principaux et leurs dépendances.

Enfin, la représentation mot-vecteur aide les machines à comprendre et à interpréter les liens entre les mots à la manière d’un humain. La représentation numérique d’un mot met en lumière ses relations avec les autres mots.

spaCy vs NLTK

Outre spaCy, l’autre bibliothèque Python la plus populaire pour le NLP est NLTK (Natural Language Toolkit). Ces deux ressources présentent toutefois d’importantes différences.

Tout d’abord, spaCy regroupe divers algorithmes adaptés à différents problèmes dans sa boite outils. Ces algorithmes sont gérés et rénovés par la bibliothèque. De son côté, NLTK permet de choisir parmi de nombreux algorithmes en fonction du problème à résoudre.

Une autre différence majeure est que spaCy utilise des modèles statistiques pour sept langues :français, l’anglais, l’allemand, l’espagnol, l’italien, le portugais et le néerlandais. NLTK prend en charge de nombreux langages différents.

Lors d’une analyse de texte, comme l’analyse de sentiment, spaCy déploie une stratégie orientée objet. Les mots et les phrases sont considérés comme des objets. À l’inverse, NLTK est une bibliothèque de traitement de lignes. Elle reçoit les inputs et retourne des outputs sous forme de lignes de code.

Enfin, chacune de ces deux bibliothèques à sa propre spécialité. Pour la tokenization et le tagging POS, spaCy offre de meilleurs résultats et propose les algorithmes les plus récents et les plus performants. En revanche, NLTK est supérieur pour la tokenization de phrase.

Les limites de spaCy

spaCy offre de nombreuses possibilités, mais il est important de bien comprendre ses limites. Tout d’abord, il ne s’agit pas d’une plateforme ou d’une API. Elle n’est pas proposée sous forme de logiciel ou d’application, mais il s’agit d’une bibliothèque simplifiant le développement d’applications NLP.

Il ne s’agit pas non plus d’un moteur permettant de créer des chatbots ou des assistants vocaux. Cette bibliothèque peut être utilisée pour propulser des applications de conversations NLP, mais ne fournit que les capacités sous-jacentes de traitement de texte.

Elle n’est pas non plus pensée pour la recherche ou l’enseignement, contrairement à NLTK ou CoreNLP. C’est ce qui explique l’une des principales différences, à savoir que spaCy évite de demander à l’usager de choisir entre de multiples algorithmes.

Comment apprendre à utiliser spaCy ? Les formations

Apprendre à maîtriser spaCy est très utile, voire indispensable pour travailler dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Traitement Naturel du Langage. Il s’agit d’une compétence de plus en plus recherchée.

Pour l’acquérir, vous pouvez vous tourner vers les formations DataScientest. La programmation en Python et le Machine Learning sont au cœur de nos parcours Data Scientist, Data Analyst et Data Engineer. Au fil de ces cursus, vous apprendrez à manier Python et ses diverses bibliothèques pour développer des modèles IA.

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