NLTK : une bibliothèque de traitement de la langue

Sylvain · #1 2014-04-10 09:17:08 · python, bibliothèque, traitement

Comme je ne vois pas de message qui en parle, je me permets de pointer ici vers NLTK : http://www.nltk.org/

Il s'agit d'une bibliothèque Python pour faire du traitement de la langue : lemmatisation, distances entre textes (jaccard, salton, EDM, etc.) et bien d'autres choses. Un outil indispensable !

Jojo_le_haricot · #2 2014-04-28 20:07:46 · python, lecture

Salut
Hors sujet, mais apres lecture de vos slide de la pres seocamp, et lecture des references, et bien je voulais te remercier, tres instructifs.
J en ai dedui que le bon moyen de brouiller les piste et l existence d un tier4, qui serait linké par le MS, et qui linkerer le tier3... Je me trompe? Pas facile a faire... Mais ca fait reflechir.

Pour revenir au sujet, tu est purement python, ou tu fait du ruby? Car je cherche molement une base de données des regles gramatical de re-ecriture, genre: Paul mangue une pomme -> la pomme est mangé par Jean.
Une idee de ou trouve ca?
Merci a toi encore uen fois pour tes travaux de recherche.

Dernière modification par Jojo_le_haricot (2014-04-28 20:08:24)

Jaffaar · #3 2014-04-28 20:57:16

merci Sylvain je vais bientôt en avoir besoin

NicolasWeb · #4 2015-09-30 13:42:25 · script, python, utilise

Je fais remonter ce sujet pour vous donner un exemple de script fait avec NLTK qui est vraiment un outil digne d'intérêt.

Ce script Python utilise NLTK pour extraire les expressions les plus utilisées dans un texte (donc on cherche à avoir les occurrences des ngrams).

Voici le code (au cas où, j'utilise Python 3) :

# -*- coding: utf-8 -*-

# pour extraire les ngrams d'un texte

from nltk.util import ngrams

# fonction pour lire un fichier

def lireFichier(fichier):

    with open(fichier, encoding='utf-8', errors='ignore') as f:

        content = f.readlines()

    return content

# le fichier ngrams.txt contient le texte à analyser

contenu = lireFichier("ngrams.txt")

dictionnaire = dict()

# on cherche les expressions de 3 à 7 mots

for n  in range(3,7) :

    for ligne in contenu:

        sixgrams = ngrams(ligne.split(), n)

        for grams in sixgrams:

            valeur = " ".join(grams)

            if valeur in dictionnaire :

                dictionnaire[valeur] += 1

            else :

                dictionnaire[valeur] = 1

# afficher tout ce qu'on a trouvé

#print(dictionnaire)

# on boucle sur le dictionnaire résultat

#for key in dictionnaire:

#    valeur = dictionnaire[key]

#    print(key, ' : ', valeur) 

# afficher uniquement les occurrences de plus 3

for key in dictionnaire:

    valeur = dictionnaire[key]

    if valeur > 2  :

        print("\"" + key + "\" : ", valeur)

Si vous n'avez pas NLTK, un petit coup de "pip" devrait vous aider à l'installer :

pip install nltk

Donc, il faut créer un fichier "ngrams.txt" qui va contenir le texte à analyser. Par exemple, j'ai utiliser la page française de wikipedia sur le SEO, et le script m'a ressorti cela :

"les moteurs de" : 12
"un contenu de" : 3
"les moteurs de recherche," : 3
"qualité des liens" : 3
"la qualité du" : 3
"Suivi de positionnement" : 3
"de la page" : 8
"les moteurs de recherche" : 8
"des moteurs de recherche." : 3
"par les moteurs" : 4
"moteurs de recherche." : 4
"d'un moteur de" : 3
"L'optimisation pour les moteurs" : 3
"algorithmes de classement" : 3
"moteurs de recherche" : 12
"contenu de qualité" : 3
"L'optimisation pour les" : 3
"Optimisation pour les moteurs" : 3
"pour les moteurs" : 8
"Optimisation pour les moteurs de" : 3
"d'un moteur de recherche" : 3
"Optimisation pour les" : 3
"moteurs de recherche," : 5
"dans les résultats" : 3
"les résultats de" : 3
"pour les moteurs de" : 8
"L'optimisation pour les moteurs de" : 3
"par les moteurs de" : 3
"« black hat" : 3
"L'optimisation pour les moteurs de recherche" : 3
"les algorithmes de" : 3
"volume de trafic" : 3
"un contenu de qualité" : 3
"des moteurs de" : 5
"pour les moteurs de recherche" : 7
"moteur de recherche" : 3

NinjaLinker · #5 2015-09-30 14:37:44

Sympathique partage et belle entrée en forme sur le forum !

Ropo · #6 2015-09-30 14:49:12

chaud ! le mec est en place !

Merci

X3SED · #7 2015-09-30 14:53:04

Excellent Nicolas, merci pour le partage !

Webredaction · #8 2015-09-30 15:16:01 · python

Je suis convaincu que Python est un langage qui gagne à être connu.
Merci pour le partage

X3SED · #9 2015-09-30 16:33:44 · javascript, domaine, python

@Webredaction tout langage a ses propres atouts... Je pourrais dire la même chose de Ruby ou encore tout simplement Javascript ( React js, etc, etc). Chacun se retrouve dans son univers selon les besoins, intérêts ainsi que le domaine d'activité. Mais c'est vrai que le Python dispose de ses avantages en SEO.

NicolasWeb · #10 2015-09-30 16:55:07 · python, php

Merci pour cet accueil pour mon premier "vrai" post. Je suis content que ce genre de chose intéresse du monde sur ce forum.

Au sujet de Python : je l'utilise surtout pour la quantité de modules existants et parce qu'il est populaire dans le monde universitaire (ce qui permet de trouver des "epxériences" programmées en Python).
Après, les outils SEO ça se programment un peu dans n'importe quel langage. J'ai des trucs en PHP, j'avais du Perl, j'ai une grosse partie de mon workflow de création de sites en Lua (car c'est le plus facile à comprendre et à modifier), etc.
Bref, faut juste être à l'aise.

Si vous aimez Python, je pense que j'aurai encore quelques trucs sympa à poster alors

Cyd · #11 2015-10-01 15:21:06 · python, script

Merci pour le partage de ce script, je pense qu'il peut en intéresser plus d'un. Je vais tester ça dès ce soir.

Je ne maîtrise pas Python, mais je commence à bidouiller un peu. Si tu as d'autres choses à partager côté Python/SEO, n'hésite pas !!

NLTK : une bibliothèque de traitement de la langue

#1 2014-04-10 09:17:08 · python, bibliothèque, traitement

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