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Plan du cours
Introduction
- Aperçu des fonctionnalités et de l’architecture de TextBlob
- Fondamentaux du TALN
Démarrage
- Installation de TextBlob
- Importation de bibliothèques et de données
Construction de modèles de classification de textes
- Chargement des données et création de classificateurs
- Évaluation des classificateurs
- Mise à jour des classificateurs avec de nouvelles données
- Utilisation d’extractionurs de caractéristiques (feature extractors)
Réalisation de tâches de TALN à l’aide de TextBlob
- Tokenisation
- Intégration de WordNet
- Extraction de phrases nominales
- Balisage des parties du discours
- Analyse des sentiments
- Correction orthographique
- Traduction et détection de langue
APIs et implémentations avancées
- Analyseurs de sentiments
- Tokenizers
- Chunkers de phrases nominales
- Étiqueteurs de parties du discours (POS taggers)
- Parseurs
- Blobber
Dépannage
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts du TALN
- Une expérience en programmation Python
Audience cible
- Data scientists
- Développeurs
14 Heures