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Chapitre 3 : Traitements de textes en pipelines	Ce chapitre va te montrer tout ce qu'il y a à savoir à propos du pipeline de traitement de spaCy. Tu va apprendre ce qui se passe en coulisses quand tu traites un texte, comment écrire tes propres composants et les ajouter au pipeline, et comment utiliser des attributs personnalisés et ajouter tes propres métadonnées aux documents, aux spans et aux tokens.	/chapter2	/chapter4	chapter	3

Que fait spaCy quand tu appelles nlp sur une chaine de caractères ?

doc = nlp("Ceci est une phrase.")

Le tokenizer est toujours exécuté avant tous les autres composants du pipeline, parce qu'il transforme une chaine de caractères en objet Doc. De plus, le pipeline ne doit pas nécessairement inclure le tagger, le parser et l'entity recognizer.

Le tokenizer transforme une chaine de caractères en un objet Doc. spaCy applique ensuite chaque composant du pipeline, dans l'ordre.

spaCy calcule tout sur ta machine et n'a pas besoin de se connecter à un quelconque serveur.

Quand tu appelles spacy.load() pour charger un modèle, spaCy va initialiser la langue, ajouter le pipeline et charger le modèle binaire de poids. Quand tu appelles l'objet nlp sur un texte, le modèle est déjà chargé.

Inspectons le pipeline du petit modèle français !

• Charge le modèle fr_core_news_sm et crée l'objet nlp.
• Affiche les noms des composants du pipeline avec nlp.pipe_names.
• Affiche le pipeline complet de tuples (name, component) avec nlp.pipeline.

La liste des noms des composants est accessible via l'attribut nlp.pipe_names. Le pipeline complet composé de tuples (name, component) est accessible avec nlp.pipeline.

Lequel de ces problèmes peut être résolu avec des composants de pipeline personnalisés. Choisis toutes les réponses pertinentes !

1. Actualisation des modèles pré-entrainés pour améliorer leurs prédictions
2. Calcul de nos propres valeurs basées sur les tokens et leurs attributs
3. Ajout d'entités nommées, par exemple basées sur un dictionnaire
4. Implémentation du support de langues supplémentaires

Les composants personnalisés peuvent seulement modifier le Doc et ne peuvent pas être utilisés pour actualiser directement les poids binaires ou d'autres composants.

Les composants personnalisés peuvent seulement modifier le Doc et ne peuvent pas être utilisés pour actualiser directement les poids binaires ou d'autres composants.

Les composants personnalisés peuvent seulement modifier le Doc et ne peuvent pas être utilisés pour actualiser directement les poids binaires ou d'autres composants. De plus quand ils sont ajoutés au pipeline, la classe de langue a déjà été initialisée, donc ils ne peuvent pas servir à ajouter des langues supplémentaires.

Les composants personnalisés sont fantastiques pour ajouter des valeurs personnalisées aux documents, aux tokens et aux spans, ainsi que pour personnaliser les doc.ents.

Les composants personnalisés sont ajoutés au pipeline après l'initialisation de la classe de langue et la tokenisation, donc ils ne peuvent pas servir à ajouter des langues supplémentaires.

Les composants personnalisés sont ajoutés au pipeline après l'initialisation de la classe de langue et la tokenisation, donc ils ne peuvent pas servir à ajouter des langues supplémentaires.

L'exemple montre un composant personnalisé qui affiche la longueur des tokens d'un document. Peux-tu le compléter ?

• Complète la fonction du composant avec la longueur du doc.
• Ajoute length_component au pipeline existant en tant que premier composant.
• Essaie le nouveau pipeline en traitant un texte quelconque avec l'objet nlp– par exemple "Ceci est une phrase.".

• Pour obtenir la longueur d'un objet Doc, tu peux appeler la fonction native len() de Python avec le Doc en argument.
• Utilise la méthode nlp.add_pipe pour ajouter le composant au pipeline. N'oublie pas de mettre l'argument nommé first à True pour t'assurer qu'il sera ajouté avant tous les autres composants.
• Pour traiter un texte, appelle l'objet nlp avec le texte en argument.

Dans cet exercice, tu vas écrire un composant personnalisé qui utilise le PhraseMatcher pour trouver des noms d'animaux dans le document et ajouter les spans correspondants à doc.ents. Un PhraseMatcher avec les motifs des animaux a déjà été créé sous le nom de variable matcher.

• Définis le composant personnalisé et applique le matcher au doc.
• Crée un Span pour chaque correspondance, assigne-lui l'ID de label pour "ANIMAL" et actualise le doc.ents avec les nouveaux spans.
• Ajoute le nouveau composant au pipeline après le composant "ner".
• Traite le texte puis affiche le texte et le label des entités figurant dans doc.ents.

• Rappelle-toi que les correspondances sont constituées d'une liste de tuples (match_id, start, end).
• La classe Span prend 4 arguments : le doc parent, l'indice de début, l'indice de fin et le label.
• Pour ajouter un composant après un autre, utilise l'argument nommé after dans nlp.add_pipe.

Pratiquons l'extension d'attributs.

Étape 1

• Utilise Token.set_extension pour déclarer "is_country" (valeur par défaut False).
• Mets-le à jour pour "Suisse" et affiche-le pour tous les tokens.

Rappelle-toi que les attributs étendus sont accessible via la propriété ._. Par exemple, doc._.has_color.

Étape 1

• Utilise Token.set_extension pour déclarer "reversed" (la fonction getter get_reversed).
• Affiche sa valeur pour chaque token.

Rappelle-toi que les attributs étendus sont accessible via la propriété ._. Par exemple, doc._.has_color.

Essayons de définir des attributs plus complexes en utilisant des getters et des extensions de méthodes.

Partie 1

• Complète la fonction get_has_number.
• Utilise Doc.set_extension pour déclarer "has_number" (getter get_has_number) et affiche sa valeur.

• Rappelle-toi que les attributs étendus sont accessibles via la propriété ._. Par exemple, doc._.has_color.
• La fonction get_has_number devrait indiquer si au moins l'un des tokens du doc retourne True pour token.like_num (qui indique si le token ressemble à un nombre).

Partie 2

• Utilise Span.set_extension pour déclarer "to_html" (méthode to_html).
• Appelle-là sur doc[0:2] avec la balise "strong".

• Les méthodes étendues peuvent accepter un ou plusieurs arguments. Par exemple : doc._.some_method("argument").
• Le premier argument passé à la méthode est toujours le Doc, le Token ou le Span sur lequel la méthode a été appelée.

Dans cet exercice, tu vas combiner l'extension d'attributs personnalisés avec les prédictions du modèle et créer un accesseur d'attribut qui retourne une URL de recherche Wikipédia si le span est une personne, une organisation ou un lieu.

• Complète le getter get_wikipedia_url pour qu'il retourne une URL uniquement si le label du span est dans la liste des labels.
• Définis l'extension de Span nommée "wikipedia_url" avec le getter get_wikipedia_url.
• Itère sur les entités du doc et affiche leur URL Wikipédia.

• Pour obtenir le label textuel d'un span, utilise l'attribut span.label_. C'est le label prédit par l'entity recognizer si le span constitue une entité.
• Rappelle-toi que les attributs étendus sont accessibles via la propriété ._. Par exemple, doc._.has_color.

Les extensions d'attributs sont particulièrement puissantes quand elles sont combinées avec des composants de pipeline personnalisés. Dans cet exercice, tu vas écrire un composant de pipeline qui trouve des noms de pays et une extension personnalisée qui retourne le nom de la capitale du pays s'il est disponible.

Un matcher de phrases avec tous les pays est proposé via la variable matcher. Un dictionnaire des pays avec leurs capitales en correspondance est proposé via la variable CAPITALS.

• Complète le composant countries_component et crée un Span avec le label "GPE" (entité géopolitique) pour toutes les correspondances.
• Ajoute le composant au pipeline.
• Déclare l'extension d'attribut Span nommée "capital" avec le getter get_capital.
• Traite le texte et affiche le texte de l'entité, le label de l'entité, et la capitale de l'entité pour chaque span d'entité de doc.ents.

• La classe Span requiert quatre arguments : le doc, les indices de token start et end du span et le label.
• L'appel du PhraseMatcher sur un doc retourne une liste de tuples (match_id, start, end).
• Pour déclarer un nouvel attribut étendu, utilise la méthode set_extension sur la classe globale, c'est-à-dire Doc, Token ou Span. Pour définir un getter, utilise l'argument nommé getter.
• Rappelle-toi que les attributs étendus sont accessibles via la propriété ._.. Par exemple, doc._.has_color.

Dans cet exercice, tu vas utiliser nlp.pipe pour un traitement plus efficace du texte. L'objet nlp a déjà été créé pour toi. Une liste de tweets à propos d'une chaine américaine connue de fast-food est disponible via la variable nommée TEXTS.

Partie 1

• Réécris l'exemple pour utiliser nlp.pipe. Au lieu d'itérer sur les textes et de les traiter, itère sur les objets doc générés par nlp.pipe.

• L'utilisation de nlp.pipe te permet de fusionner les deux premières lignes de code en une seule.
• nlp.pipe prend TEXTS en argument et génère des objets doc sur lesquels tu peux boucler.

Partie 2

• Réécris l'exemple pour utiliser nlp.pipe. N'oublie pas d'appeler list() sur le résultat pour le transformer en liste.

Partie 3

• Réécris l'exemple pour utiliser nlp.pipe. N'oublie pas d'appeler list() sur le résultat pour le transformer en liste.

Dans cet exercice, tu vas utiliser les attributs personnalisés pour ajouter aux citations des métadonnées sur l'auteur et le livre correspondants.

Une liste d'exemples sous la forme [text, context] est disponible via la variable DATA. Les textes sont des citations de livres célèbres, et les contextes sont des dictionnaires avec pour clés "author" et "book".

• Utilise la méthode set_extension pour déclarer les attributs personnalisés "author" et "book" sur le Doc, avec None comme valeur par défaut.
• Traite les paires [text, context] contenues dans DATA en utilisant nlp.pipe avec as_tuples=True.
• Réécris doc._.book et doc._.author avec les valeurs respectives d'informations obtenues avec le contexte.

• La méthode Doc.set_extension prend deux arguments : le nom de l'attribut sous forme de chaine, et un argument nommé indiquant la valeur par défaut, le getter, le setter, ou la méthode. Par exemple, default=True.
• Quand as_tuples est mis à True, la méthode nlp.pipe prend en argument une liste de tuples (text, context) et génère des tuples (doc, context).

Dans cet exercice, tu vas utiliser les méthodes nlp.make_doc et nlp.disable_pipes pour appliquer uniquement les composants sélectionnés lors du traitement d'un texte.

Partie 1

• Réécris le code en utilisant nlp.make_doc pour uniquement tokeniser le texte.

La méthode nlp.make_doc peut être appelée sur un texte et retourne un Doc, exactement comme l'objet nlp.

Partie 2

• Désactive le tagger et le parser en utilisant la méthode nlp.disable_pipes.
• Traite le texte et affiche toutes les entités contenues dans le doc.

La méthode nlp.disable_pipes prend un nombre variable d'arguments : le nom sous forme de chaine de caractères des composants du pipeline à désactiver. Par exemple, nlp.disable_pipes("ner") désactivera le named entity recognizer.