Text mining

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Text mining is the process of obtaining meaningful information from natural language text.

Tested in Anaconda and Python 3.7

# Importing necessary library
from nltk.tokenize import word_tokenize # Passing the string text into word tokenize for breaking the sentences
 
text = "Résoudre des équations, représenter des fonctions, créer des constructions, analyser des données, explorer la 3D"
 
token = word_tokenize(text)
print(token)
print('\n')
 
# To find the frequency of top 10 words
from nltk.probability import FreqDist
fdist = FreqDist(token)
fdist1 = fdist.most_common(10)
print(fdist1)
 

['Résoudre', 'des', 'équations', ',', 'représenter', 'des', 'fonctions', ',', 'créer', 'des', 'constructions', ',', 'analyser', 'des', 'données', ',', 'explorer', 'la', '3D']

[('des', 4), (',', 4), ('Résoudre', 1), ('équations', 1), ('représenter', 1), ('fonctions', 1), ('créer', 1), ('constructions', 1), ('analyser', 1), ('données', 1)]