Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Description du cours
Construisez des bases solides en PNL
Découvrez la puissance du traitement du langage naturel (NLP) et améliorez vos compétences en analyse de texte. Ce cours vous fournit les outils essentiels pour traiter, analyser et extraire des informations pertinentes à partir de données textuelles. Commencez par les principes fondamentaux du traitement de texte, de la tokenisation au nettoyage et à la normalisation du texte en supprimant les mots vides, la ponctuation et en appliquant la lemmatisation et le stemming pour améliorer la cohérence du texte.Extraire des caractéristiques significatives d'un texte
Allez au-delà du texte brut et transformez-le en représentations numériques. Découvrez la représentation Bag-of-Words, explorez la vectorisation TF-IDF et exploitez de puissants encodages de mots tels que Word2Vec et GloVe pour saisir les relations sémantiques entre les mots.Classifier et générer du texte à l'aide de l'IA
Exploitez la puissance des modèles de transformateurs de pointe grâce aux pipelines Hugging Face. Découvrez comment effectuer une analyse des sentiments, classer du contenu, analyser les relations entre les questions et les réponses, évaluer l'acceptabilité grammaticale et générer du texte à l'aide de divers modèles. Découvrez la reconnaissance d'entités nommées (NER), le marquage des parties du discours (PoS), le résumé de texte et la traduction pour enrichir votre boîte à outils NLP.Bibliothèques NLP de référence
À la fin de ce cours, vous aurez une solide compréhension des principes fondamentaux du NLP et une expérience pratique des bibliothèques clés telles que nltk, sklearn, gensim et les transformateurs de Hugging Face. Commencez votre aventure dès aujourd'hui et transformez votre manière d'interagir avec les données textuelles.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Fondamentaux du traitement de texte
Apprenez l’essentiel du traitement de texte en Natural Language Processing (NLP). Maîtrisez la tokenisation, la suppression des stop words et de la ponctuation, ainsi que la normalisation du texte avec la mise en minuscules, le stemming et la lemmatisation, afin de préparer vos données textuelles pour des analyses plus poussées et l’extraction d’insights.
- Introduction au traitement automatique du langage naturel50 XP
- Tokenisation des phrases et des mots100 XP
- Flux de travail en NLP100 XP
- Gestion des stop words et de la ponctuation50 XP
- Suppression des mots vides100 XP
- Supprimer la ponctuation100 XP
- Techniques de normalisation du texte50 XP
- Mise en minuscules100 XP
- Stemming100 XP
- Lemmatisation100 XP
2
Extraction de caractéristiques à partir du texte
Transformez du texte brut en puissantes caractéristiques numériques. Créez des représentations Bag-of-Words et TF-IDF pour capturer l’importance des mots dans les documents, puis explorez des embeddings comme Word2Vec et GloVe pour révéler des structures sémantiques profondes. Visualisez la fréquence, la pertinence et la similarité pour donner vie à vos données textuelles.
3
Classification de texte avec Hugging Face
Exploitez la puissance des modèles préentraînés pour réaliser des tâches avancées de classification de texte. Utilisez les pipelines Hugging Face pour l’analyse de sentiment, la classification thématique et l’inférence en langage naturel. Évaluez la similarité sémantique et la correction grammaticale avec des modèles de pointe, sans avoir à tout construire vous-même.
4
Classification par tokens et génération de texte
Plongez au cœur des applications modernes du NLP avec la classification par tokens et les techniques de génération de texte. Apprenez à extraire des entités et des structures grammaticales pertinentes grâce à la NER et à l’étiquetage PoS. Maîtrisez le question answering extractif et abstractive, et explorez des tâches de génération avancées comme le résumé, la traduction et le language modeling à l’aide des pipelines Hugging Face.
Natural Language Processing (NLP) in Python
Cours
terminé

