Créer des caractéristiques textuelles avec le TAL
Extraire des caractéristiques de données textuelles
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écrivez du code Python pour concevoir des caractéristiques à partir d'une colonne de texte [COLONNE_TEXTE] dans un DataFrame df. Incluez : des vecteurs TF-IDF (top 500 caractéristiques), des enchâssements de phrases avec sentence-transformers, des scores de lisibilité (Flesch-Kincaid), des scores de sentiment (VADER), le décompte d'entités et des caractéristiques de longueur du texte. Combinez le tout avec des caractéristiques numériques pour la modélisation en aval.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour éviter la colinéarité et réduire la dimension, appliquez une sélection de caractéristiques (ANOVA ou importance random forest) après concaténation, surtout si vous combinez TF‑IDF (500 dims) et embeddings (384+ dims).
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