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Qu’est-ce que NLTK ?
NLTK signifie « Natural Language Toolkit ». C’est une bibliothèque logicielle en Python.
Elle permet de traiter, comprendre et manipuler le langage humain, aussi appelé langage naturel.
Elle est largement utilisée en traitement automatique du langage naturel (TAL), un domaine de l’intelligence artificielle.
À quoi sert NLTK ?
NLTK est utilisé pour analyser des textes, extraire des informations et automatiser des tâches liées au langage.
Il permet par exemple de détecter les mots-clés dans un texte, d’identifier la structure grammaticale ou de créer un chatbot.
Les chercheurs, ingénieurs et étudiants s’en servent pour expérimenter des modèles linguistiques ou construire des algorithmes basés sur du texte.
NLTK est aussi un outil pédagogique, souvent utilisé pour enseigner les bases du traitement du langage naturel.
Comment fonctionne NLTK ?
NLTK propose des fonctions prêtes à l’emploi pour diviser un texte en mots, phrases et symboles.
Il fournit aussi des outils pour analyser la syntaxe, identifier les formes des mots et repérer les parties du discours (verbe, nom, etc.).
La bibliothèque inclut des corpus, c’est-à-dire des bases de données linguistiques comme des dictionnaires ou des textes annotés.
Ces ressources permettent d’apprendre le fonctionnement du langage et de tester les algorithmes dans des conditions réelles.
Différences avec des notions proches
NLTK est souvent comparé à d’autres bibliothèques comme SpaCy, TextBlob ou Transformers.
NLTK est plus généraliste et orienté vers l’apprentissage. Il est adapté à l’exploration et à l’enseignement.
SpaCy, de son côté, privilégie la performance et les applications en production. Il est plus rapide mais moins pédagogique.
TextBlob repose en partie sur NLTK. Il simplifie certaines tâches mais offre moins de contrôle.
Transformers gère le traitement du langage à l’aide de modèles complexes comme BERT ou GPT. Il est plus récent et orienté IA générative.
Exemples ou cas d’usage concrets
Un service RH peut utiliser NLTK pour trier automatiquement des CV en analysant les compétences mentionnées.
Une entreprise peut analyser les avis clients pour repérer les points positifs ou les réclamations les plus fréquentes.
Un chercheur peut utiliser NLTK pour étudier le langage dans la presse, les réseaux sociaux ou les débats politiques.
Un développeur peut créer une application de correction grammaticale ou de résumé automatique avec NLTK.