Fondamentaux du NLP : Tokenisation, Analyse de Sentiment et Traduction Automatique Neuronale

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) alimente la technologie derrière les moteurs de recherche modernes, les outils de traduction et les assistants virtuels. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux et les flux de travail pratiques nécessaires pour traiter et comprendre le langage humain à l'aide de code. En parcourant des explications structurées et en analysant des extraits de code, vous passerez de la compréhension du prétraitement de texte de base à la compréhension du fonctionnement des modèles complexes de traduction automatique neuronale. Ce que vous apprendrez : Comprendre la terminologie clé du NLP, le prétraitement du texte et les concepts fondamentaux du langage ; Mettre en œuvre des stratégies de tokenisation modernes, y compris la tokenisation par sous-mots et le Byte-Pair Encoding (BPE) ; Construire des flux de travail d'analyse de sentiment pour classifier le texte et extraire le ton émotionnel ; Explorer les architectures de traduction automatique neuronale et le rôle des mécanismes d'attention ; Pratiquer les techniques de représentation textuelle à l'aide d'embeddings modernes et d'espaces vectoriels. Le cours commence par des définitions essentielles et les bases du traitement de texte avant de passer aux concepts de séquence à séquence et aux applications modernes des réseaux neuronaux en traduction. Conçu pour les débutants intéressés par la science des données et la linguistique computationnelle, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en NLP. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance du traitement du langage.