Ingénierie des caractéristiques textuelles

Prétraitement pour le Machine Learning en Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Extraction

Expressions régulières : code pour repérer des motifs

import re

my_string = "temperature:75.6 F"

temp = re.search("\d+\.\d+", my_string)


print(float(temp.group(0)))

75.6

\d+
\.
\d+

Vectorisation du texte

TF/IDF : met en vecteur les mots selon leur importance

TF = fréquence des termes
IDF = fréquence inverse des documents

Vectorisation du texte

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

print(documents.head())

0    Building on successful events last summer and ...
1               Build a website for an Afghan business
2    Please join us and the students from Mott Hall...
3    The Oxfam Action Corps is a group of dedicated...
4    Stop 'N' Swap reduces NYC's waste by finding n...

tfidf_vec = TfidfVectorizer()
text_tfidf = tfidf_vec.fit_transform(documents)

Classification de texte

$$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$

Passons à la pratique !

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