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 expérience en PNL n'est requise.

Il est nécessaire d'être familier avec un langage de programmation : Familiarité avec tout langage de programmation (Java, Python, PHP, VBA, etc...).

Attendu : Compétences raisonnables en mathématiques (niveau A), en particulier en probabilités, statistiques et calcul.

Intéressant : Familiarité avec les expressions régulières.

 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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