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.
Comment apprendre à utiliser spaCy ?
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.
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