Webmining et traitement du langage
- Enseignant(s)
- Christian RAYMOND, Guillaume GRAVIER, Laurent AMSALEG, Loïc FOSSE
- Type de matière
- STATISTIQUE
- Correspondant
- Sébastien DA VEIGA
- Module
-
SDDP - UE1 Machine Learning
- Nombre d'ECTS
- 1.5
- Code matière
- SDDP-STD-03
- Répartition des enseignements
Objectifs
– Collecter des données, extraire de l’information et apparier des sources textuelles
– Choisir une méthode de traitement automatique de la langue pour une tâche classique (classification, analyse de sentiment, détection > d’entités^)
– Se repérer parmi le foisonnement des modèles d’étude de la langue
Plan
1. Qu’est-ce que le langage naturel et son traitement ?
2. La représentation des mots
3. La représentation et la classification des documents
4. Modélisation du langage et intégration contextuelle des mots
5. L’étiquetage au niveau des phrases (tâches au niveau des jetons)
6. Modèles et transformateurs de séquence à séquence
7. Vue d’ensemble des tâches standard du NLP aujourd’hui
Prérequis
Programmation avec Python, Apprentissage statistique