Traitement du langage naturel avec Python : Fondamentaux pratiques du NLP

Les données textuelles sont partout, des commentaires clients aux publications sur les réseaux sociaux, mais leur compréhension à grande échelle nécessite des outils spécialisés. Ce cours basé sur le texte vous guide à travers les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) en utilisant Python. Vous passerez de la compréhension du texte brut à l'écriture de programmes capables de nettoyer, d'analyser et d'extraire des modèles significatifs à partir des données linguistiques. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la terminologie clé du NLP, le prétraitement du texte et les techniques de tokenisation ; * Appliquer l'étiquetage morpho-syntaxique et la reconnaissance d'entités nommées pour extraire des informations clés ; * Analyser les sentiments et classifier des documents texte à l'aide de bibliothèques Python ; * Explorer les concepts modernes du NLP, y compris les plongements lexicaux (word embeddings) et les pipelines basés sur les transformeurs ; * S'entraîner à écrire du code Python propre et moderne pour automatiser les flux de travail d'analyse de texte. Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases du nettoyage de texte avant de passer aux techniques d'analyse pratiques et aux concepts modernes de traitement du langage. Ce cours est conçu pour les débutants ayant une compréhension de base de la programmation Python qui souhaitent se lancer dans l'analyse de texte ; aucune expérience préalable en apprentissage automatique ou en NLP n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour exploiter la puissance des données textuelles avec Python.