N-grammes

Les n-grammes sont un ensemble de chaînes de caractères, généralement composées de mots ou de caractères, qui forment ensemble une unité de texte plus large. Ils sont utilisés dans les domaines du traitement du langage naturel (NLP) et de la programmation informatique, ainsi que dans la cybersécurité. Les N-grammes sont utiles pour découvrir des modèles et des tendances dans les documents et peuvent également être utilisés pour comparer des sources de texte.

Les n-grammes ont été proposés pour la première fois en tant que théorie dans les années 1950 par des linguistes qui souhaitaient étudier la structure de la langue, et ont été largement utilisés depuis dans de nombreux domaines. Dans le cadre du NLP, les n-grammes sont utilisés pour étudier les langues et détecter les variations subtiles entre elles. Un modèle utilisant des n-grammes peut reconnaître quels mots sont les plus susceptibles de se suivre dans une séquence et à quelle fréquence ils apparaissent ensemble.

Dans le domaine de la programmation informatique, les n-grammes sont utilisés pour analyser le code source et d'autres parties de texte écrites. Ils sont utilisés à diverses fins, notamment pour détecter des problèmes juridiques ou des cas de plagiat, ainsi que pour repérer des modèles et des tendances dans le code. Dans le domaine de la cybersécurité, les n-grammes sont utilisés pour rechercher des codes malveillants et identifier les comportements suspects, ainsi que pour détecter les menaces en matière de cybersécurité.

Les n-grammes sont composés de mots ou de séquences de mots, mais des caractères peuvent également être utilisés. Par exemple, un n-gramme de caractères peut représenter des lettres, des chiffres, des signes de ponctuation et/ou des symboles. Les n-grammes peuvent aller de 1 gramme (un seul mot ou caractère) à 5 grammes (cinq caractères ou mots). Plus le n-gramme est grand, plus il est puissant et précis dans la détection des modèles.

Les N-grammes sont un outil puissant pour l'analyse de grandes quantités de texte. En détectant des modèles et des tendances, ils sont utiles pour toute une série de tâches, du traitement automatique des langues à l'analyse du code source, en passant par la cybersécurité.