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Plan du cours
Introduction à Sentiment Analysis
- Principes fondamentaux de l'analyse des sentiments
- Défis et opportunités dans l'analyse des sentiments
- Vue d'ensemble des LLM et de leurs capacités
LLM et compréhension du langage naturel
- Approfondissement de l'architecture des LLMs
- Comprendre le contexte et le sentiment avec les LLM
- Prétraitement des données pour l'analyse des sentiments
Construire des modèles Sentiment Analysis avec les LLMs
- Entraînement des LLMs pour l'analyse des sentiments
- Ajustement des modèles pour des domaines spécifiques
- Exercices pratiques sur l'entraînement des modèles
Analyser Social Media avec les LLMs
- Collecte de données de médias sociaux pour l'analyse
- Suivi en temps réel des sentiments sur les plateformes sociales
- Études de cas sur l'analyse des sentiments sociaux
Sentiment Analysis dans le retour d'information des clients
- Extraire des informations des commentaires et des enquêtes des clients
- Améliorer le service à la clientèle grâce à l'analyse des sentiments
- Atelier sur l'analyse du retour d'information
Sujets avancés en Sentiment Analysis
- Traiter le sarcasme, l'ironie et les émotions complexes
- Analyse des sentiments dans plusieurs langues
- Tendances futures de l'analyse des sentiments avec les LLM
Considérations éthiques et atténuation des biais
- Implications éthiques de l'analyse des sentiments
- Identification et atténuation des biais dans les modèles
- Utilisation responsable de l'analyse des sentiments
Projet et évaluation
- Analyse des sentiments à partir d'un ensemble de données choisi
- Examens par les pairs et discussions de groupe
- Évaluation finale et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Expérience du prétraitement et de l'analyse de données textuelles
- Familiarité avec la programmation Python.
Audience
- Scientifiques et analystes de données
- Professionnels Marketing
- Gestionnaires de produits
21 heures