Plan du cours

Présentation de Python packages liés à la PNL

 

Introduction à la PNL (exemples dans Python bien sûr)

    Manipulation de texte simple Recherche Comptage de texte Words Division des textes en Words Dispersion lexicale
Traitement de structures complexes Représentation de texte dans des listes
  • Listes d'indexation
  • Collocations
  • Bigrammes
  • Fréquence des distributions
  • Conditions avec Words
  • Comparaison de Word (commence par, se termine par, islower, isalpha, etc...)
  • Compréhension du langage naturel Word Désambiguïsation des sens
  • Résolution des pronoms
  • Traductions automatiques (statistiques, basées sur des règles, littérales, etc...)
  • Des exercices
  • PNL dans Python dans les exemples
  • Accès aux corpus de textes et aux ressources lexicales Sources communes pour les corpus Distributions de fréquences conditionnelles Comptage des Word par genre Création de son propre corpus Dictionnaire de prononciation Boîte à chaussures et boîte à outils Lexiques Sens et synonymes Hiérarchies Relations lexicales : Méronymes, Holonymes Similarité sémantique
  • Traitement de l'impression de texte brut
  • Structant

      Extraire des parties de chaîne
    Accessing de personnages individuels
  • Searching, remplacement, fractionnement, jointure, indexation, etc...
  • Utiliser des expressions régulières
  • Détection de modèles de mots
  • Dérivé
  • Tokenisation
  • Normalisation du texte
  • Word Segmentation (surtout en chinois)
  • Catégorisation et marquage des corpus balisés Word
  • Jetons marqués
  • Ensemble de balises de partie du discours
  • Python Dictionnaires
  • Words au mappage des propriétés
  • Marquage automatique
  • Déterminer la catégorie d'un Word (morphologique, syntaxique, sémantique)
  • Classification de texte (Machine Learning) Classification supervisée
  • Segmentation des phrases
  • Validation croisée
  • Arbres de décision
  • Extraire des informations à partir de la fragmentation de texte
  • Chinking
  • Balises vs arbres
  • Analyser la structure des phrases Grammaire sans contexte
  • Analyseurs
  • Création de grammaires basées sur les fonctionnalités
  • Traitement des structures de fonctionnalités
  • Analyser le sens des phrases Sémantique et logique
  • Logique propositionnelle
  • Logique du premier ordre
  • Sémantique du discours
  • Gestion des formats de données de données linguistiques (Lexique vs Texte)
  • Métadonnées
  • Pré requis

    Connaissances de base Python

      28 heures
     

    Nombre de participants


    Début

    Fin


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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