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Plan du cours
Introduction
- Aperçu des caractéristiques et de l'architecture de TextBlob
- Principes de base du NLP
Mise en route
- Installation de TextBlob
- Importer des bibliothèques et des données
Construire des modèles de classification de texte
- Chargement de données et création de classificateurs
- Évaluation des classificateurs
- Mise à jour des classificateurs avec de nouvelles données
- Utilisation d'extracteurs de caractéristiques
Exécution de tâches de TAL à l'aide de TextBlob
- La tokenisation
- Word Intégration des réseaux
- Extraction de phrases nominales
- Marquage des parties du discours
- Analyse de sentiment
- Correction orthographique
- Traduction et détection de la langue
API et implémentations avancées
- Analyseurs de sentiments
- Tokenizers
- Répertoires de phrases nominales
- Étiqueteurs POS
- Parseurs
- Blobber
Résolution des problèmes
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de la PNL
- Une expérience de la programmation Python.
Audience
- Scientifiques des données
- Développeurs
14 Heures