Traitement du langage naturel en Python pour débutants

Le traitement des données textuelles non structurées est une compétence essentielle dans le développement logiciel moderne et la science des données. Ce cours vous initie aux principes fondamentaux et aux flux de travail pratiques du traitement du langage naturel (NLP) à l'aide de Python. Vous acquerrez une solide compréhension de la manière dont les ordinateurs analysent le langage humain, en passant étape par étape du nettoyage de texte brut à l'analyse sémantique structurée. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les définitions, les objectifs et les concepts clés du NLP. * Appliquer les étapes essentielles de prétraitement de texte telles que la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. * Extraire des caractéristiques textuelles à l'aide de Bag-of-Words, Byte-Pair Encoding et TF-IDF. * Analyser les relations lexicales avec WordNet et extraire des thèmes à l'aide de LSA et LDA. * Explorer les embeddings vectoriels modernes et les modèles de représentation actuels pour les tâches de traitement du langage naturel. Le programme commence par la terminologie essentielle et les bases linguistiques avant de progresser à travers des techniques pratiques basées sur Python et des approches de modélisation de texte. Ce cours est conçu pour les débutants et les passionnés de données qui recherchent un point d'entrée clair et accessible dans l'analyse de texte, sans expérience préalable. Lisez des explications complètes et entraînez-vous avec des exemples de code écrits pour commencer à travailler avec des données textuelles dès aujourd'hui.