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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