Fondements du NLP : Modèles Probabilistes et Plongements Lexicaux

Comment les moteurs de recherche prédisent-ils votre prochain mot, et comment les correcteurs orthographiques savent-ils ce que vous vouliez taper ? Le traitement du langage naturel repose sur d'élégants modèles probabilistes pour donner un sens au langage humain. En comprenant ces cadres mathématiques fondamentaux, vous débloquez la capacité d'analyser, de prédire et de représenter le texte de manière computationnelle. Ce cours vous guide à travers les concepts mathématiques et algorithmiques fondamentaux du NLP. Vous passerez de la compréhension des probabilités textuelles de base à l'implémentation d'algorithmes clés qui alimentent les technologies linguistiques modernes, établissant une base solide pour l'IA et l'apprentissage automatique avancés. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les théories de probabilité fondamentales et les stratégies de tokenisation, y compris la tokenisation moderne par sous-mots, qui sous-tendent la linguistique computationnelle. - Construire un système de correction automatique en utilisant la distance d'édition minimale et la programmation dynamique. - Appliquer l'algorithme de Viterbi et les Modèles de Markov Cachés pour une étiquetage précis des parties du discours. - Développer des modèles de langage N-grammes pour prédire les mots suivants et implémenter des fonctionnalités d'auto-complétion. - Créer des plongements lexicaux en utilisant le modèle continu de sacs de mots Word2Vec pour capturer le sens sémantique. - Explorer comment les modèles probabilistes classiques évoluent vers les représentations vectorielles modernes basées sur les transformeurs. Vous commencerez par la terminologie essentielle et les bases de probabilité avant de passer étape par étape au traitement du texte, à l'étiquetage de séquences et aux représentations neuronales de mots. Chaque concept est renforcé par des explications écrites claires et des extraits de code Python pratiques conçus pour un apprentissage pratique. Ce cours uniquement textuel est conçu pour les programmeurs débutants, les passionnés de données et les aspirants ingénieurs en apprentissage automatique qui souhaitent comprendre le fonctionnement interne du NLP. Aucune connaissance avancée en apprentissage automatique n'est requise. Commencez dès aujourd'hui votre voyage dans les mathématiques et les algorithmes du traitement du langage.