Traitement du langage naturel avec Python
Généralité
Description :
Ce cours d’introduction au traitement automatique du langage naturel (NLP) avec Python vous plongera dans le monde passionnant de l’analyse et de la compréhension du langage humain à l’aide d’outils informatiques. Vous apprendrez les concepts fondamentaux du NLP, explorerez des techniques de prétraitement du texte et découvrirez comment créer des modèles pour des tâches telles que la classification de texte et la génération de texte.
Objectifs:
- Comprendre les bases du traitement automatique du langage naturel (NLP).
- Apprendre à prétraiter les données textuelles pour l’analyse.
- Découvrir les techniques de classification de texte et d’analyse de sentiment.
- Acquérir les compétences nécessaires pour créer des modèles de NLP en Python.
Public:
Ce cours s’adresse aux étudiants, aux chercheurs, aux professionnels du traitement des données et à toute personne souhaitant explorer le domaine du traitement automatique du langage naturel. Aucune expérience préalable en NLP n’est requise, mais une connaissance de base de la programmation en Python est nécessaire.
Prérequis:
- Connaissance de base de la programmation en Python.
- Ordinateur avec Python et un éditeur de texte installés.
Contenu du cours
Introduction au traitement automatique du Langage Naturel (NLP)
- Introduction aux concepts clés du traitement automatique du langage naturel.
- Importance et applications du NLP dans le traitement des données textuelles.
Prétraitement des données textuelles
- Nettoyage et normalisation du texte.
- Tokenisation, suppression des stopwords et stemming.
Classification de texte et analyse de sentiment
- Comprendre les techniques de classification de texte.
- Création de modèles pour l’analyse de sentiment.
Représentation des données textuelles
- Représentation des documents sous forme de vecteurs.
- Utilisation de modèles de sacs de mots (Bag of Words) et de TF-IDF.
Génération de texte et tâches avancées de NLP
- Exploration de la génération de texte avec des modèles de langage.
- Découverte des tâches avancées telles que la traduction automatique et la génération de résumés.
Applications réelles et projets en NLP
- Applications concrètes du NLP dans différents domaines.
- Travaux pratiques et projets pour mettre en pratique les compétences acquises.
Défis et limites du traitement automatique du Langage Naturel
- Exploration des défis et des limites du NLP.
- Discussion sur les tendances actuelles en matière de traitement automatique du langage.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | NLPPY00 |