Plan du cours
Introduction à la génération de langage naturel (NLG)
- Vue d'ensemble de la NLG et de ses applications
- Comprendre le pipeline NLG
- Introduction aux bibliothèques Python pour la NLG
Collecte et préparation des données
- Collecte de données à partir de différentes sources
- Nettoyage et prétraitement des données textuelles
- Organisation du contenu pour la génération
Modélisation du langage pour le GNL
- Introduction aux modèles de langage
- Entraînement d'un modèle de langage pour la génération de texte
- Ajustement des modèles de langage à l'aide de SpaCy et NLTK.
Planification des phrases et structuration du texte
- Planification de la structure des phrases et du flux de contenu
- Utilisation de modèles pour la génération de texte
- Personnalisation de la structure du texte en fonction des cas d'utilisation
Génération de contenu et post-traitement
- Générer du texte à partir de données structurées
- Évaluer et affiner le contenu généré
- Post-traitement et formatage des résultats
Techniques avancées de NLG
- Utilisation de réseaux neuronaux pour la génération de texte (par exemple, modèles GPT)
- Traitement du contexte et de la cohérence dans le texte généré
- Exploration des applications du monde réel et des études de cas
Projet final : Construction d'un système de NLG
- Définir la portée du projet
- Construire et déployer un système NLG
- Tester et évaluer le système
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Python expérience de programmation
Audience
- Développeurs
- Scientifiques des données
Nos clients témoignent (5)
Le fait d'avoir plus d'exercices pratiques utilisant des données plus proches de ce que nous utilisons dans nos projets (images satellites en format raster)
Matthieu - CS Group
Formation - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Traduction automatique
J'ai trouvé que le formateur était très compétent et a répondu aux questions avec assurance pour clarifier la compréhension.
Jenna - TCMT
Formation - Machine Learning with Python – 2 Days
Traduction automatique
Une très bonne préparation et expertise de la part du formateur, une communication parfaite en anglais. Le cours était pratique (exercices + partage d'exemples de cas d'utilisation)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Formation - Developing APIs with Python and FastAPI
Traduction automatique
Formateur développe la formation selon le rythme des participants
Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traduction automatique
1:1 très intensif mais j'ai appris beaucoup.
Karen Dyke - BT
Formation - Python: Automate the Boring Stuff
Traduction automatique