Analyse de sentiment en Python
Violeta Misheva
Data Scientist
La racinisation transforme les mots en leur racine, même si cette racine n'est pas un mot valide dans la langue.
staying, stays, stayed ----> stay
house, houses, housing ----> hous
La lemmatisation est semblable à la racinisation, mais elle ramène les mots à des formes de base qui sont de vrais mots dans la langue.
stay, stays, staying, stayed ----> stay
house, houses, housing ----> house
Racinisation
Lemmatisation
from nltk.stem import PorterStemmer
porter = PorterStemmer()
porter.stem('wonderful')
'wonder'
Snowball Stemmer : Danish, Dutch, English, Finnish, French, German, Hungarian, Italian, Norwegian, Portuguese, Romanian, Russian, Spanish, Swedish
from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer
DutchStemmer = SnowballStemmer("dutch")
DutchStemmer.stem("beginnen")
'begin'
porter.stem('Today is a wonderful day!')
'today is a wonderful day!'
tokens = word_tokenize('Today is a wonderful day!')
stemmed_tokens = [porter.stem(token) for token in tokens]
stemmed_tokens
['today', 'is', 'a', 'wonder', 'day', '!']
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
WNlemmatizer = WordNetLemmatizer()
WNlemmatizer.lemmatize('wonderful', pos='a')
'wonderful'
Analyse de sentiment en Python