NLP Natural Language Processing

# pip install -U spacy
# python -m spacy download en_core_web_sm
import spacy
 
# Load English tokenizer, tagger, parser and NER
nlp = spacy.load("fr_core_news_sm")
 
# Process whole documents
text = ("Le roman est un genre littéraire caractérisé essentiellement par une narration fictionnelle et dont la première apparition peut être datée du XIIᵉ siècle. Initialement écrit en vers qui jouent sur les assonances, il est écrit en prose dès le XIIᵉ siècle et se distingue du conte ou de l'épopée par sa vocation à être lu individuellement et non écouté. Dynamique au XVIIIᵉ siècle, le roman devient le genre littéraire dominant à partir du xixᵉ siècle et présente aujourd'hui un grand nombre de sous-genres.")
doc = nlp(text)
 
# Analyze syntax
print("Noun phrases:", [chunk.text for chunk in doc.noun_chunks])
print("Verbs:", [token.lemma_ for token in doc if token.pos_ == "VERB"])
 
# Find named entities, phrases and concepts
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)