Décrypter le langage naturel avec spaCy : POS tagging, analyse syntaxique et reconnaissance d'entités

L’analyse du langage naturel (NLP) repose sur la capacité à comprendre non seulement ce que disent les mots, mais aussi leur sens contextuel, leurs relations grammaticales et leur lien avec le monde réel. spaCy offre des outils puissants pour déchiffrer cette complexité à travers trois tâches fondamentales : l’identification des parties du discours (POS tagging), l’analyse syntaxique par dépendance (dependency parsing) et la reconnaissance d’entités nommées (NER). Le POS tagging classe chaque mot selon sa fonction grammaticale : nom (NOUN), verbe (VERB), adjectif (ADJ), adverbe (ADV), pronom (PRON), déterminant (DET), préposition (ADP), nombre (NUM), conjonction (CONJ), particule (PRT), ponctuation (PUNCT) ou catégorie générale (X). spaCy utilise des acronymes comme VBD (verbe au passé), et la fonction spacy.explain() permet d’obtenir leur signification. Ces étiquettes dépendent du contexte : le mot « run » peut être un verbe ou un nom selon son usage. La dépendance syntaxique va plus loin en établissant des relations entre les mots, en identifiant un mot principal (ROOT) et ses dépendants. Par exemple, dans « red car », « car » est la racine (ROOT) et « red » est un attribut modifiant (amod). Chaque mot a un seul parent mais peut avoir plusieurs enfants. Les relations comme amod, nsubj, dobj, prep ou conj permettent de comprendre la structure logique d’une phrase. spaCy permet de visualiser ces arbres avec displacy.serve(doc, style="dep"), offrant une représentation claire des liens grammaticaux. La reconnaissance d’entités nommées (NER) identifie des entités du monde réel dans le texte : lieux (GPE – pays, villes), organisations (ORG), personnes (PER), dates (DATE), etc. Dans la phrase « Rome est la meilleure ville en Italie selon ma recherche Google », spaCy détecte automatiquement « Rome », « Italie » et « Google » comme entités (GPE, GPE, ORG). L’attribut doc.ents renvoie ces entités, et spacy.explain() décrit leur type. La visualisation avec displacy.serve(doc, style="ent") met en évidence ces éléments dans le texte. Ces techniques, combinées, permettent de transformer un texte brut en une structure sémantique riche : identifier l’agent d’une action, le destinataire, les lieux, les dates, les organisations, et comprendre comment les mots s’interconnectent. spaCy, avec ses modèles entraînés sur de grandes corpora, rend ces analyses accessibles et efficaces, tout en offrant des outils visuels pour mieux comprendre les résultats. En somme, POS tagging, dependency parsing et NER sont les piliers de l’analyse sémantique du langage. Ils permettent aux systèmes informatiques de « comprendre » le texte au-delà des mots, en capturant les relations, les rôles syntaxiques et les références au monde réel. Ces capacités sont essentielles pour des applications comme les chatbots, les systèmes de veille, l’analyse de sentiment ou la récupération d’information. spaCy, avec sa facilité d’utilisation et sa performance, est un outil incontournable pour maîtriser ces aspects fondamentaux du NLP.