Pour automatiser l’analyse de texte en NLP (Traitement Automatique du Langage Naturel) en espagnol avec un ton neutre, nous pouvons utiliser des bibliothèques Python telles que `nltk` pour le traitement du langage naturel et `textblob` pour l’analyse de sentiment. Cependant, `textblob` ne supporte pas directement l’espagnol, donc nous devrons utiliser une autre bibliothèque comme `vaderSentiment` qui supporte plusieurs langues, ou bien utiliser des modèles pré-entraînés en espagnol.
Voici un exemple de script Python qui utilise `nltk` pour effectuer une analyse de base du texte et `vaderSentiment` pour l’analyse de sentiment en espagnol. Notez que `vaderSentiment` ne supporte pas directement l’espagnol, donc nous utiliserons une bibliothèque comme `TextBlob` pour la traduction et l’analyse de sentiment.
« `python
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from textblob import TextBlob
from textblob_fr import PatternTagger, PatternAnalyzer
from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
# Assurez-vous d’avoir téléchargé les ressources nécessaires pour NLTK
nltk.download(‘punkt’)
nltk.download(‘stopwords’)
nltk.download(‘wordnet’)
nltk.download(‘averaged_perceptron_tagger’)
nltk.download(‘maxent_ne_chunker’)
nltk.download(‘words’)
# Fonction pour analyser le texte
def analyze_text(text):
# Tokeniser le texte
tokens = word_tokenize(text)
# Filtrer les stopwords
stop_words = set(stopwords.words(‘spanish’))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]
# Lemmatisation
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(word) for word in filtered_tokens]
# Analyse de sentiment avec TextBlob
text_blob = TextBlob(text)
sentiment = text_blob.sentiment
# Analyse de sentiment avec VADER
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()
vader_sentiment = analyzer.polarity_scores(text)
# Résultats
results = {
‘tokens’: tokens,
‘filtered_tokens’: filtered_tokens,
‘lemmatized_tokens’: lemmatized_tokens,
‘textblob_sentiment’: sentiment,
‘vader_sentiment’: vader_sentiment
}
return results
# Exemple de texte en espagnol sur swarm robotics
text = « » »
La robótica de enjambre, también conocida como robótica de enjambre, es un campo de la robótica que se centra en el estudio y la aplicación de sistemas de múltiples robots que trabajan juntos para realizar tareas complejas. Estos robots, que pueden ser pequeños y simples, pueden coordinarse entre sí para lograr objetivos comunes.
Los sistemas de robótica de enjambre tienen numerosas aplicaciones en diversos campos, como la exploración espacial, la agricultura y la medicina. En la exploración espacial, los robots pueden explorar áreas inaccesibles para los humanos y recopilar datos importantes. En la agricultura, los robots pueden ayudar en tareas como la siembra y el riego, mejorando la eficiencia y reduciendo el uso de recursos.
Además, la robótica de enjambre también tiene aplicaciones en la medicina, donde los robots pueden ser utilizados para realizar procedimientos mínimamente invasivos y mejorar los tratamientos médicos. La coordinación entre los robots es crucial para el éxito de estas aplicaciones, y los investigadores están trabajando en algoritmos avanzados para mejorar la cooperación entre los robots.
En resumen, la robótica de enjambre es un campo prometedor con muchas aplicaciones potenciales en diversos sectores. A medida que la tecnología avanza, es probable que veamos un aumento en el uso de robots de enjambre en nuestra vida diaria.
« » »
# Analyser le texte
results = analyze_text(text)
# Afficher les résultats
print(« Tokens: « , results[‘tokens’])
print(« Filtered Tokens: « , results[‘filtered_tokens’])
print(« Lemmatized Tokens: « , results[‘lemmatized_tokens’])
print(« TextBlob Sentiment: « , results[‘textblob_sentiment’])
print(« VADER Sentiment: « , results[‘vader_sentiment’])
« `
Ce script effectue les étapes suivantes :
1. Tokenise le texte.
2. Filtre les mots vides (stopwords).
3. Lemmatise les tokens.
4. Analyse le sentiment du texte avec `TextBlob`.
5. Analyse le sentiment du texte avec `VADER`.
Notez que `VADER` est principalement conçu pour l’anglais, donc pour une analyse plus précise en espagnol, vous pourriez vouloir utiliser des modèles pré-entraînés en espagnol disponibles dans des bibliothèques comme `transformers` de Hugging Face.