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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

Nombre de participants


Prix par participant

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