Clustering et Analyse d'Hymnes Nationaux
Ce projet réalise une analyse d'apprentissage non supervisé sur hymnes nationaux utilisant techniques de clustering de texte. Le projet analyse 190 hymnes nationaux pour découvrir motifs, similarités et groupements basés sur contenu textuel. Il emploie prétraitement NLP avancé (tokenisation, racinisation, lemmatisation, suppression de mots vides), vectorisation TF-IDF et plusieurs algorithmes de clustering (KMeans, Clustering Agrégatif) pour identifier similarités thématiques ou linguistiques parmi hymnes nationaux. Le projet inclut nettoyage de texte complet, normalisation Unicode, évaluation de score de silhouette et visualisation dendrogramme pour analyse de clusters.
Aperçu
Ce projet réalise une analyse d'apprentissage non supervisé sur hymnes nationaux utilisant techniques de clustering de texte. Le projet analyse 190 hymnes nationaux pour découvrir motifs, similarités et groupements basés sur contenu textuel. Il emploie prétraitement NLP avancé (tokenisation, racinisation, lemmatisation, suppression de mots vides), vectorisation TF-IDF et plusieurs algorithmes de clustering (KMeans, Clustering Agrégatif) pour identifier similarités thématiques ou linguistiques parmi hymnes nationaux. Le projet inclut nettoyage de texte complet, normalisation Unicode, évaluation de score de silhouette et visualisation dendrogramme pour analyse de clusters.
Fonctionnalités clés
Clustering de texte de 190 hymnes nationaux
Prétraitement NLP complet (tokenisation, racinisation, lemmatisation)
Vectorisation TF-IDF pour extraction de caractéristiques textuelles
Plusieurs algorithmes de clustering (KMeans, Clustering Agrégatif)
Évaluation de score de silhouette pour qualité de cluster
Clustering hiérarchique avec visualisation dendrogramme
Normalisation Unicode pour texte multilingue
Suppression de mots personnalisée (noms de pays, nationalités) pour prévenir biais
Gestion de valeurs manquantes et nettoyage de données
Visualisation et analyse de clusters
pages.portfolio.projects.country_anthems_clustering.features.10
Principales fonctionnalités
Analyse de 190 hymnes nationaux utilisant apprentissage non supervisé
Implémentation de plusieurs algorithmes de clustering (KMeans, Agrégatif)
Prétraitement NLP complet avec NLTK
Vectorisation TF-IDF pour caractéristiques textuelles haute dimension
Analyse de score de silhouette pour sélection de cluster optimal
Gestion de texte multilingue avec normalisation Unicode
Défis et solutions
Texte Multilingue
Utilisation de normalisation Unicode (unidecode) et suppression d'accents pour gestion de texte international
Complexité de Prétraitement de Texte
Implémentation de plusieurs étapes de prétraitement (racinisation, lemmatisation, suppression de mots vides) pour équilibrer préservation de sens et réduction de bruit
Haute Dimensionnalité
Utilisation de représentation de matrice creuse et normalisation pour gestion efficace de caractéristiques TF-IDF haute dimension
Nombre Optimal de Clusters
Application d'analyse de score de silhouette et inspection de dendrogramme pour déterminer meilleur nombre de clusters
Biais de Nom de Pays
Suppression de noms de pays et nationalités du texte pour prévenir biais de clustering
Données Manquantes
Implémentation d'imputation de données et gestion soignée de codes de pays manquants et hymnes vides
Technologies
NLP
Clustering
Feature Extraction
Evaluation
Preprocessing
Data
Environment
Informations du projet
- Statut
- Complété
- Année
- 2024
- Architecture
- Pipeline d'Apprentissage Non Supervisé avec Prétraitement de Texte et Clustering
- Category
- Data Science