{"id":67361,"date":"2021-06-14T08:42:09","date_gmt":"2021-06-14T07:42:09","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=67361"},"modified":"2023-11-09T14:07:07","modified_gmt":"2023-11-09T14:07:07","slug":"spacy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/spacy","title":{"rendered":"spaCy : la biblioth\u00e8que Python Open Source de NLP"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"67361\" class=\"elementor elementor-67361\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5612c0f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5612c0f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-13fe2c7\" data-id=\"13fe2c7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9de2d29 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"9de2d29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">spaCy est l'une des principales biblioth\u00e8ques du langage Python pour le Traitement Naturel du Langage (NLP). D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : pr\u00e9sentation, fonctionnalit\u00e9s, avantages, formations...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1da7df8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1da7df8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-bdf00f8\" data-id=\"bdf00f8\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e488edf elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"e488edf\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=P_bYAOdUQHY&amp;t=3s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b679c2e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b679c2e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e6a5b78\" data-id=\"e6a5b78\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7242dc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b7242dc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Le <strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\">traitement naturel du langage ou NLP<\/a><\/strong> est une branche de l&rsquo;intelligence artificielle de plus en plus utilis\u00e9e. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, elle concerne toutes formes d&rsquo;interactions entre les ordinateurs et le langage humain. Elle englobe l&rsquo;analyse, la compr\u00e9hension et le d\u00e9gagement de sens du langage humain pour les ordinateurs.<\/p><p>Cette technologie permet notamment <strong>d&rsquo;analyser automatiquement des textes<\/strong> en langage courant, afin d&rsquo;en comprendre le sens, d&rsquo;identifier rapidement les informations principales, ou encore de trouver des similitudes entre plusieurs textes.<\/p><p>\u00c0 l&rsquo;heure du Big Data, les entreprises sont confront\u00e9es \u00e0<strong> d&rsquo;immenses volumes de donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong> sous forme de textes. Ces derniers peuvent provenir par exemple des r\u00e9seaux sociaux et des avis laiss\u00e9s sur le web.<\/p><p>Le<strong> NLP permet de repr\u00e9senter ces donn\u00e9es non structur\u00e9es<\/strong> sous une forme compr\u00e9hensible par les ordinateurs, et donc adapt\u00e9e \u00e0 l&rsquo;analyse. Il permet l&rsquo;extraction automatique d&rsquo;informations \u00e0 partir de documents. Parmi les cas d&rsquo;usage, on peut citer le r\u00e9sum\u00e9 automatique, la reconnaissance d&rsquo;entit\u00e9 nomm\u00e9e, les syst\u00e8mes de r\u00e9ponses aux questions et l&rsquo;analyse de sentiment.<\/p><p>Cette<strong> technologie est au c\u0153ur de nombreuses applications<\/strong> d&rsquo;intelligence artificielle. Pour faire simple, elle permet aux ordinateurs de comprendre, de traiter et de produire du langage de la m\u00eame fa\u00e7on qu&rsquo;un humain.<\/p><p>Parmi <strong>les t\u00e2ches fondamentales de NLP<\/strong>, on peut citer la tokenization, la lemmatisation, la segmentation ou encore le tagging POS. Jadis, pour effectuer ces t\u00e2ches, les d\u00e9veloppeurs et chercheurs devaient d\u00e9velopper leurs propres programmes. Aujourd&rsquo;hui, il existe de nombreuses biblioth\u00e8ques simplifiant les t\u00e2ches de Traitement Naturel du Langage. L&rsquo;une des plus populaires est spaCy.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f7840bc elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f7840bc\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ada1e48\" data-id=\"ada1e48\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d7b2fc5 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d7b2fc5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Suivre une formation en NLP<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a9f5e12 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a9f5e12\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8fd6982\" data-id=\"8fd6982\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d9c0488 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"d9c0488\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=t-oRdktz5JQ&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-52f5918 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"52f5918\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8cef90a\" data-id=\"8cef90a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-329da04 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"329da04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que spaCy ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-96aea62 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"96aea62\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-83181c3\" data-id=\"83181c3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-deca3a6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"deca3a6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>spaCy est <strong>une biblioth\u00e8que Python gratuite<\/strong> <strong>et open source<\/strong> publi\u00e9e sous la licence MIT pour le traitement naturel du langage (Natural Language Processing ou NLP). Elle est \u00e9crite en Cython, et con\u00e7ue pour l&rsquo;usage en production gr\u00e2ce \u00e0 une API concise et simple d&rsquo;utilisation.<\/p><p>Cette biblioth\u00e8que est<strong> initialement d\u00e9velopp\u00e9e par Matt Honnibal de Explosion AI<\/strong>. Pour les connaisseurs du langage Python, on peut consid\u00e9rer spaCy comme l&rsquo;\u00e9quivalent de numPy pour le NLP : une biblioth\u00e8que de bas niveau, mais intuitive et performante.<\/p><p>Gr\u00e2ce \u00e0 cet outil, il est possible de cr\u00e9er des applications permettant <strong>de traiter et de comprendre de larges volumes de texte<\/strong>. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 notamment pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes d&rsquo;extraction d&rsquo;information, de compr\u00e9hension du langage naturel, ou encore pour pr\u00e9-traiter des textes pour le Deep Learning.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-5747b66 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"5747b66\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-bfbea80\" data-id=\"bfbea80\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b9001b3 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"b9001b3\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=r2M8pgrf3T0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9483cb7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9483cb7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ca094a0\" data-id=\"ca094a0\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb45bec elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb45bec\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les outils et fonctionnalit\u00e9s spaCy<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2a858fe elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2a858fe\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-82d8e5f\" data-id=\"82d8e5f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48b0c95 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48b0c95\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>spaCy peut \u00eatre utilis\u00e9 pour <strong>une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 des projets NLP<\/strong>. Il permet par exemple la Tokenization, la Lemmatisation, le tagging POS, la reconnaissance de phrase ou d&rsquo;entit\u00e9, l&rsquo;analyse des d\u00e9pendances, la transformation mot \/ vecteur et d&rsquo;autres techniques de normalisation et de nettoyage.<\/p><p>Si ces termes vous semblent abscons, pas d&rsquo;inqui\u00e9tude. C&rsquo;est parfaitement normal si vous n&rsquo;\u00eates pas encore initi\u00e9 au Traitement Naturel du Langage. Voici donc <strong>un aper\u00e7u plus d\u00e9taill\u00e9<\/strong> des diff\u00e9rentes fonctionnalit\u00e9s spaCy.<\/p><p>La <strong>Tokenization consiste \u00e0 d\u00e9composer une portion de texte<\/strong> en mots, espaces, symboles, ponctuations et autres \u00e9l\u00e9ments pour en faire des \u00a0\u00bb tokens \u00ab\u00a0. Il s&rsquo;agit d&rsquo;une \u00e9tape fondamentale pour la plupart des t\u00e2ches NLP.<\/p><p>La<strong> lemmatisation est directement li\u00e9e \u00e0 la tokenization<\/strong>, et permet de r\u00e9duire un mot \u00e0 sa forme basique. Les suffixes, pr\u00e9fixes et autres participes pass\u00e9s peuvent \u00eatre supprim\u00e9s pour retrouver la racine du terme. Ce processus est tr\u00e8s utile, notamment pour le Machine Learning et plus particuli\u00e8rement pour la classification de texte.<\/p><p>Le<strong> Tagging part-of-speech (POS)<\/strong> est un proc\u00e9d\u00e9 visant \u00e0 assigner des propri\u00e9t\u00e9s grammaticales telles que des noms, des verbes, des adverbes ou des adjectifs \u00e0 des mots. Les mots partagent les m\u00eames \u00e9tiquettes POS suivent g\u00e9n\u00e9ralement la m\u00eame structure syntaxique et sont utiles pour les processus bas\u00e9s sur des r\u00e8gles\u202f;<\/p><p>La <strong>reconnaissance d&rsquo;entit\u00e9<\/strong> est un processus visant \u00e0 classifier les entit\u00e9s nomm\u00e9es dans un texte dans diff\u00e9rentes cat\u00e9gories pr\u00e9d\u00e9finies. Il peut s&rsquo;agir par exemple de personnes, de lieux, ou encore de dates. Le mod\u00e8le statistique de spaCy permet de classifier une large vari\u00e9t\u00e9 d&rsquo;entit\u00e9s, notamment des personnes, des entit\u00e9s, des \u0153uvres d&rsquo;art ou encore des nationalit\u00e9s.<\/p><p>L&rsquo;<strong>analyse de d\u00e9pendance<\/strong> est une m\u00e9thode permettant de piloter l&rsquo;analyse de d\u00e9pendance d&rsquo;une phrase. Ceci permet de r\u00e9v\u00e9ler son format grammatical. Cette technique met en lumi\u00e8re les relations entre les mots principaux et leurs d\u00e9pendances.<\/p><p>Enfin,<strong> la repr\u00e9sentation mot-vecteur<\/strong> aide les machines \u00e0 comprendre et \u00e0 interpr\u00e9ter les liens entre les mots \u00e0 la mani\u00e8re d&rsquo;un humain. La repr\u00e9sentation num\u00e9rique d&rsquo;un mot met en lumi\u00e8re ses relations avec les autres mots.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7a0fd86 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7a0fd86\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-be5aa64\" data-id=\"be5aa64\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8b3b0eb elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8b3b0eb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser spaCy<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6bb9a25 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6bb9a25\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9f60f30\" data-id=\"9f60f30\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-817e929 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"817e929\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">spaCy vs NLTK<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f8c0d71 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f8c0d71\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-de3e9c2\" data-id=\"de3e9c2\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9533083 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9533083\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Outre spaCy, l&rsquo;autre biblioth\u00e8que Python la plus populaire pour le NLP est <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/nltk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NLTK (Natural Language Toolkit)<\/a>. Ces deux ressources pr\u00e9sentent toutefois d&rsquo;importantes diff\u00e9rences.<\/p><p>Tout d&rsquo;abord, <strong>spaCy regroupe divers algorithmes<\/strong> adapt\u00e9s \u00e0 diff\u00e9rents probl\u00e8mes dans sa boite outils. Ces algorithmes sont g\u00e9r\u00e9s et r\u00e9nov\u00e9s par la biblioth\u00e8que. De son c\u00f4t\u00e9, NLTK permet de choisir parmi de nombreux algorithmes en fonction du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre.<\/p><p>Une autre diff\u00e9rence majeure est que <strong>spaCy utilise des mod\u00e8les statistiques<\/strong> pour sept langues :fran\u00e7ais, l&rsquo;anglais, l&rsquo;allemand, l&rsquo;espagnol, l&rsquo;italien, le portugais et le n\u00e9erlandais. NLTK prend en charge de nombreux langages diff\u00e9rents.<\/p><p>Lors d&rsquo;une analyse de texte, comme l&rsquo;analyse de sentiment, <strong>spaCy d\u00e9ploie une strat\u00e9gie orient\u00e9e objet<\/strong>. Les mots et les phrases sont consid\u00e9r\u00e9s comme des objets. \u00c0 l&rsquo;inverse, NLTK est une biblioth\u00e8que de traitement de lignes. Elle re\u00e7oit les inputs et retourne des outputs sous forme de lignes de code.<\/p><p>Enfin, chacune de ces deux biblioth\u00e8ques \u00e0 sa propre sp\u00e9cialit\u00e9. Pour la tokenization et le tagging POS, spaCy offre de meilleurs r\u00e9sultats et propose les algorithmes les plus r\u00e9cents et les plus performants. En revanche, <strong>NLTK est sup\u00e9rieur pour la tokenization de phrase<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d896cc1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d896cc1\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5814faa\" data-id=\"5814faa\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-256fcb7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"256fcb7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les limites de spaCy<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-28ec343 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"28ec343\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-2bb4c19\" data-id=\"2bb4c19\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cdeb2d4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cdeb2d4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>spaCy offre de nombreuses possibilit\u00e9s, mais il est important de bien comprendre ses limites. Tout d&rsquo;abord, il <strong>ne s&rsquo;agit pas d&rsquo;une plateforme ou d&rsquo;une API<\/strong>. Elle n&rsquo;est pas propos\u00e9e sous forme de logiciel ou d&rsquo;application, mais il s&rsquo;agit d&rsquo;une biblioth\u00e8que simplifiant le d\u00e9veloppement d&rsquo;applications NLP.<\/p><p>Il ne s&rsquo;agit pas non plus d&rsquo;un <strong>moteur permettant de cr\u00e9er des chatbots<\/strong> ou des assistants vocaux. Cette biblioth\u00e8que peut \u00eatre utilis\u00e9e pour propulser des applications de conversations NLP, mais ne fournit que les capacit\u00e9s sous-jacentes de traitement de texte.<\/p><p>Elle n&rsquo;est pas non plus pens\u00e9e pour la recherche ou l&rsquo;enseignement, contrairement \u00e0 NLTK ou CoreNLP. C&rsquo;est ce qui explique l&rsquo;une des principales diff\u00e9rences, \u00e0 savoir que spaCy \u00e9vite de demander \u00e0 l&rsquo;usager de <strong>choisir entre de multiples algorithmes<\/strong>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9c7b534 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9c7b534\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c0c7f92\" data-id=\"c0c7f92\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03a17e8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"03a17e8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment apprendre \u00e0 utiliser spaCy ? Les formations<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-9731bd4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"9731bd4\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-92e2758\" data-id=\"92e2758\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6233e6a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6233e6a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Apprendre \u00e0 <strong>ma\u00eetriser spaCy est tr\u00e8s utile<\/strong>, voire indispensable pour travailler dans le domaine de l&rsquo;intelligence artificielle et du Traitement Naturel du Langage. Il s&rsquo;agit d&rsquo;une comp\u00e9tence de plus en plus recherch\u00e9e.<\/p><p>Pour l&rsquo;acqu\u00e9rir, vous pouvez vous tourner vers <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">les formations DataScientest<\/a>. La programmation en Python et le Machine Learning sont au c\u0153ur de nos parcours Data Scientist, Data Analyst et Data Engineer. Au fil de ces cursus, vous apprendrez \u00e0 manier Python et ses diverses biblioth\u00e8ques pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les IA.<\/p><p>Toutes nos formations adoptent<strong> une approche innovante de \u00a0\u00bb Blended Learning \u00ab\u00a0<\/strong>, alliant le meilleur de l&rsquo;apprentissage \u00e0 distance et en pr\u00e9sentiel. Elles peuvent \u00eatre effectu\u00e9es en Formation Continue ou en BootCamp.<\/p><p>Au terme de ces parcours professionnalisants, les apprenants re\u00e7oivent <strong>un dipl\u00f4me certifi\u00e9 par l&rsquo;Universit\u00e9 de la Sorbonne<\/strong>. Parmi les alumnis, 93% trouvent un emploi imm\u00e9diatement. N&rsquo;attendez plus, et formez-vous aux m\u00e9tiers de la Data Science avec DataScientest !<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e45ad3e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e45ad3e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-bfd9ce5\" data-id=\"bfd9ce5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-88ca7ca elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"88ca7ca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir les formations DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-6b7bfb7 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"6b7bfb7\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-bf26118\" data-id=\"bf26118\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1527a59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1527a59\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout sur la biblioth\u00e8que spaCy. D\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">notre dossier complet sur le langage Python<\/a>, et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">notre introduction au Natural Langage Processing<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-1d4d215 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"1d4d215\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7fe72ac\" data-id=\"7fe72ac\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d315406 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"d315406\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Qu'est-ce que spaCy ?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"spaCy est une biblioth\u00e8que Python gratuite et open source publi\u00e9e sous la licence MIT pour le traitement naturel du langage (Natural Language Processing ou NLP). Elle est \u00e9crite en Cython, et con\u00e7ue pour l'usage en production gr\u00e2ce \u00e0 une API concise et simple d'utilisation.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Les outils et fonctionnalit\u00e9s spaCy\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"spaCy peut \u00eatre utilis\u00e9 pour une large vari\u00e9t\u00e9 de t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 des projets NLP. Il permet par exemple la Tokenization, la Lemmatisation, le tagging POS, la reconnaissance de phrase ou d'entit\u00e9, l'analyse des d\u00e9pendances, la transformation mot \/ vecteur et d'autres techniques de normalisation et de nettoyage.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"spaCy vs NLTK\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Outre spaCy, l'autre biblioth\u00e8que Python la plus populaire pour le NLP est NLTK (Natural Language Toolkit). Ces deux ressources pr\u00e9sentent toutefois d'importantes diff\u00e9rences.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Les limites de spaCy\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"spaCy offre de nombreuses possibilit\u00e9s, 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 propos\u00e9e sous forme de logiciel ou d'application, mais il s'agit d'une biblioth\u00e8que simplifiant le d\u00e9veloppement d'applications NLP.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>spaCy est l&rsquo;une des principales biblioth\u00e8ques du langage Python pour le Traitement Naturel du Langage (NLP). D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : pr\u00e9sentation, fonctionnalit\u00e9s, avantages, formations&#8230; Le traitement naturel du langage ou NLP est une branche de l&rsquo;intelligence artificielle de plus en plus utilis\u00e9e. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, elle concerne toutes formes d&rsquo;interactions entre [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":77,"featured_media":75961,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2497],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>spaCy : la biblioth\u00e8que Python Open Source de NLP<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"spaCy est une biblioth\u00e8que Python open source pour le NLP ou traitement naturel du langage. 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