En Python, la tokenisation se réfère essentiellement à diviser un plus grand corps de texte en plus petites lignes, mots ou même créer des mots pour une langue autre que l'anglais.
Comment utiliser Tokenize en Python ?
Le kit d'outils de langage naturel (NLTK) est une bibliothèque utilisée pour y parvenir. Installez NLTK avant de poursuivre avec le programme python pour la tokenisation des mots. Ensuite, nous utilisons la méthode word_tokenize pour diviser le paragraphe en mots individuels. Lorsque nous exécutons le code ci-dessus, il produit le résultat suivant.
Que fait NLTK Tokenize ?
NLTK contient un module appelé tokenize qui se classe en deux sous-catégories: Word tokenize: nous utilisons la méthode word_tokenize pour diviser une phrase en jetons ou en mots. Sentence tokenize: Nous utilisons la méthode sent_tokenize pour diviser un document ou un paragraphe en phrases.
Qu'entend-on par Tokenize ?
Tokenization est le processus de transformation de données sensibles en données non sensibles appelées "tokens" qui peuvent être utilisées dans une base de données ou un système interne sans les intégrer dans la portée. La tokenisation peut être utilisée pour sécuriser les données sensibles en remplaçant les données d'origine par une valeur non liée de la même longueur et du même format.
Que signifie Tokenize dans la programmation ?
Tokenization est l'acte de décomposer une séquence de chaînes en morceaux tels que des mots, des mots-clés, des phrases, des symboles et d'autres éléments appelés jetons.
