Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Brève introduction aux méthodes de TLN
- tokenisation de mots et de phrases
- classification de textes
- analyse des sentiments
- correction orthographique
- extraction d'informations
- analyse syntaxique
- extraction de sens
- question-réponse
Aperçu de la théorie du TLN
- probabilités
- statistiques
- apprentissage automatique
- modélisation linguistique par n-grammes
- algorithme de Bayes naïf
- classificateurs MaxEnt
- modèles de séquences (Modèles de Markov Cachés)
- dépendance probabiliste
- analyse syntaxique constituencyelle
- modèles vectoriels du sens
Pré requis
Aucune connaissance préalable en traitement du langage naturel n'est requise.
Prérequis : Familiarité avec un langage de programmation (Java, Python, PHP, VBA, etc.).
Compétences attendues : Des compétences solides en mathématiques (niveau A-level), en particulier en probabilités, statistiques et calcul différentiel et intégral.
Utile : Familiarité avec les expressions régulières.
21 Heures