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toutes nos formations sont disponibles à distance (classes virtuelles) et en centre de formation (présentiel), au choix.
Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : IA - Traitement du langage Naturel - NLP

Durée2 jours
Prix1 510 €
Code coursDS021
Dates27 au 28 février
15 au 16 juin
29 au 30 août
4 au 5 décembre

(cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

toute personne intéressée par le NLP: Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts, Data Scientists, Data Steward, Développeurs...

Objectifs:

Comprendre les principes du NLP et savoir les mettre en oeuvre avec Python.

Connaissances préalables nécessaires:

Connaissances de base de Python et du deep learning.

Objectifs pédagogiques:

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
NLP Introduction
Objectifs : comprendre le langage humain, et savoir générer des réponses
Différentes étapes : reconnaissance de caractères, ou de la voix, conversion des données en texte,
décomposition en éléments de phrase, nettoyage des données, traitement de l'ambiguité d'un mot,
reconnaissance d'une entité nommée (NEM), traitement des multiples références pour une entité,
extraction des informations subjectives, etc ...
Les outils de NLP et historique :
outils statistiques, de machine learning, de deep learning,
Watson NLU, Python et le NLTK.
Applications actuelles : solutions de détection de spam, traduction automatique, assistants virtuels, chatbots, analyses d'opinions, de sentiments, etc ...
Python et le NLTK
Introduction : plate-formes supportées, versions de Python,
Présentation des textes et modèles fournis avec le NLTK
Atelier : installation du package NLTK et des datasets
Traitements de textes
Etude des différentes fonctions fournies par le NLTK.
Découpage d'un texte en mots ou en phrases,avec nltk.tokenize(),
nettoyage de textes avec le filtrage de mots,
stemming avec nltk.stem, alertes sur les risques d'un mauvais usage,
étiquetage des différentes parties d'un texte avec nltk.pos-tag(),
lemmatisation, pour identifier les formes canoniques des mots,
identification de phrases avec le chunking
Atelier : réalisation d'exemples sur des datasets simples
Analyses de textes
Description de nltk.ne_chunk() pour la reconnaissance d'identités nommées,
Présentation des fonctions concordance(), dispersion_plot(), FreqDist
Atelier : Import de corpus de textes, analyse, mise en évidence de l'utilisation de termes caractéristiques
Etude de cas
Analyse de sentiments avec nltk.sentiment
Présentation des fonctions disponibles
Atelier : mise en oeuvre sur un corpus. Utilisation de polarity.scores()
Intégration de scikit-learn
Import des algorithmes de classification de scikit-learn
Atelier : exemple d'utilisation des aglorithmes de scikit-learn depuis nltk

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées

Pythagore-F.D.

01 55 33 52 10
pfd@pythagore-fd.fr
Calendrier
Code Cours:DS021

Contenu de la formation
IA - Traitement du langage Naturel - NLP:

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