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Plan du cours

Introduction rapide aux méthodes de NLP

  • Tokensisation des mots et des phrases
  • Classification de textes
  • Analyse de sentiment
  • Correction orthographique
  • Extraction d'informations
  • Analyse syntaxique
  • Extraction de sens
  • Réponse aux questions

Aperçu de la théorie du NLP

  • Probabilités
  • Statistiques
  • Apprentissage automatique
  • Modélisation linguistique par n-grammes
  • Naive Bayes
  • Classificateurs MaxEnt
  • Modèles de séquence (Modèles de Markov cachés)
  • Dépendance probabiliste
  • Analyse syntaxique constituante
  • Modèles spatiaux (vectoriels) du sens

Pré requis

Aucune connaissance préalable en traitement du langage naturel (NLP) n'est requise.

Exigé : Familiarité avec au moins un langage de programmation (Java, Python, PHP, VBA, etc.).

Attendu : Compétences mathématiques solides (niveau équivalent aux A-levels britanniques), particulièrement en probabilités, statistiques et calcul différentiel et intégral.

Avantageux : Familiarité avec les expressions régulières.

 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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