Pour créer un algorithme de reconnaissance de motifs en Python appliqué au sujet des cobots (robots collaboratifs) avec un ton sympa, nous pouvons utiliser des techniques d’analyse de texte et de traitement du langage naturel (NLP). Voici un exemple d’algorithme qui pourrait être utilisé pour reconnaître des motifs dans un texte de 500 mots sur les cobots.
### Étapes de l’algorithme
1. Prétraitement du texte : Nettoyage et préparation du texte pour l’analyse.
2. Extraction des mots-clés : Identification des mots ou phrases clés liés aux cobots.
3. Analyse des motifs : Recherche de motifs récurrents dans le texte.
4. Visualisation des résultats : Affichage des motifs trouvés de manière sympa.
### Code Python
« `python
import re
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
def preprocessing(text):
# Convertir le texte en minuscules
text = text.lower()
# Supprimer les ponctuations
text = re.sub(r'[^\w\s]’, », text)
# Supprimer les espaces multiples
text = re.sub(r’\s+’, ‘ ‘, text).strip()
return text
def extract_keywords(text):
# Liste de mots-clés liés aux cobots
cobot_keywords = [« cobot », « robot », « collaboratif », « automatisation », « industrie », « sécurité », « efficacité », « productivité »]
# Extraire les mots du texte
words = text.split()
# Compter les occurrences des mots-clés
keyword_counts = Counter(word for word in words if word in cobot_keywords)
return keyword_counts
def analyze_patterns(text):
# Extraire les phrases du texte
sentences = re.split(r'(?