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Plan du cours
Brève introduction aux méthodes NLP
- la tokenisation des mots et des phrases
- classification des textes
- analyse des sentiments
- correction orthographique
- extraction d'informations
- analyse syntaxique
- extraction de sens
- réponse aux questions
Aperçu de la théorie du NLP
- probabilité
- statistiques
- apprentissage automatique
- modélisation du langage par n-grammes
- bayes naïves
- classificateurs maxents
- modèles de séquence (modèles de Markov cachés)
- dépendance probabiliste
- analyse syntaxique des constituants
- modèles d'espace vectoriel de la signification
Pré requis
Aucune connaissance de la PNL n'est requise.
Exigences : Familiarité avec un langage de programmation (Java, Python, PHP, VBA, etc...).
Attendu : Compétences raisonnables en mathématiques (niveau A), en particulier en probabilités, statistiques et calcul.
Bénéfique : Familiarité avec les expressions régulières.
21 heures
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This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Formation - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
I did like the exercises