Un Voyage à Travers les Mots : Calculer la Trajectoire des Mouvements en NLP
Dans le vaste domaine de la linguistique informatique, ou Natural Language Processing (NLP), chaque mot, chaque phrase, chaque paragraphe raconte une histoire. Mais comment pouvons-nous traduire cette histoire en une trajectoire quantifiable ? C’est ici que la magie des algorithmes entre en jeu. Imaginez un programme Python qui, comme un détective, décrypte les mouvements subtils des mots dans un texte, révélant ainsi une carte cachée de la narration.
# Le Départ : Préparer le Terrain
Avant de plonger dans le code, il est crucial de préparer le terrain. Nous allons utiliser plusieurs bibliothèques Python essentielles : `nltk` pour le traitement du langage naturel, `matplotlib` pour visualiser les trajectoires, et `networkx` pour représenter les relations entre les mots.
« `python
import nltk
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
from nltk.corpus import wordnet
« `
# Étape 1 : Extraire les Mots Clés
Pour commencer, nous devons extraire les mots clés de notre texte. Utilisons une simple fonction pour tokeniser le texte et extraire les verbes, car ils sont souvent les porteurs de mouvements dans une histoire.
« `python
def extraire_mots_cles(texte):
tokens = nltk.word_tokenize(texte)
pos_tags = nltk.pos_tag(tokens)
mots_cles = [mot for mot, pos in pos_tags if pos == ‘VB’ or pos == ‘VBD’ or pos == ‘VBG’ or pos == ‘VBN’ or pos == ‘VBP’ or pos == ‘VBZ’]
return mots_cles
« `
# Étape 2 : Créer le Graphe de Mots
Maintenant, nous allons créer un graphe où chaque mot clé est un nœud. Les arêtes représenteront les transitions entre les mots, formant ainsi une carte de la trajectoire des mouvements.
« `python
def creer_graphe(mots_cles):
graphe = nx.Graph()
for i in range(len(mots_cles) – 1):
graphe.add_edge(mots_cles[i], mots_cles[i + 1])
return graphe
« `
# Étape 3 : Visualiser la Trajectoire
Pour visualiser cette trajectoire, nous utiliserons `matplotlib` pour tracer le graphe. Chaque nœud sera positionné de manière à refléter sa position dans le texte, et les arêtes montreront les transitions.
« `python
def visualiser_trajectoire(graphe):
positions = {mot: i for i, mot in enumerate(graphe.nodes())}
plt.figure(figsize=(10, 5))
nx.draw(graphe, pos=positions, with_labels=True, node_color=’lightblue’, node_size=500, font_size=10, font_weight=’bold’)
plt.title(‘Trajectoire des Mouvements dans le Texte’)
plt.show()
« `
# Étape 4 : Intégrer le Texte et Exécuter le Programme
Pour finir, nous allons intégrer notre texte, extraire les mots clés, créer le graphe, et visualiser la trajectoire.
« `python
texte = « Le renard rusé traversa la forêt dense, bondit par-dessus le ruisseau, et se cacha derrière un arbre. »
mots_cles = extraire_mots_cles(texte)
graphe = creer_graphe(mots_cles)
visualiser_trajectoire(graphe)
« `
# Le Résultat : Une Carte des Mots
Lorsque vous exécutez ce programme, vous verrez une carte visuelle des mouvements dans le texte. Chaque mot clé est un nœud, et les arêtes montrent comment les mouvements se succèdent. C’est comme si vous aviez une carte interactive de l’histoire, révélant les chemins sinueux et les transitions subtiles entre les actions.
Conclusion
Ainsi, nous avons créé un programme Python qui utilise les principes de l’NLP pour calculer et visualiser la trajectoire des mouvements dans un texte. Ce voyage à travers les mots montre comment les algorithmes peuvent non seulement analyser mais aussi interpréter les nuances de la langue. Et qui sait ? Peut-être que cette carte cachée des mouvements pourrait un jour aider à décoder les mystères des plus grandes œuvres littéraires.