Lemmatisation
Données & entraînementRéduire un mot à sa forme de base pour simplifier son analyse.
Explication
La lemmatisation consiste à ramener un mot à sa forme canonique, appelée lemme. Par exemple, « mangent », « mangé » et « manger » sont ramenés à « manger ». Contrairement à la simple suppression de suffixes (comme en racinisation), elle tient compte du contexte et de la grammaire pour choisir la bonne forme de base. Cela permet aux outils d’IA de mieux comprendre et traiter le texte, en évitant les confusions entre des mots qui partagent la même racine mais ont des sens différents (comme « fil » et « fils » en français). C’est une étape clé pour améliorer la précision des recherches, des analyses de texte ou des chatbots.
Cas d'usage
- ✓Améliorer la pertinence des résultats dans un moteur de recherche
- ✓Classer automatiquement des documents par thème
- ✓Analyser les avis clients pour en extraire des tendances
- ✓Créer des résumés plus cohérents à partir de textes longs
- ✓Détecter des doublons ou des variantes dans une base de données textuelles