Comprendre les principes du NLP et savoir les mettre en œuvre avec Python.

NLP Introduction

• Objectifs : comprendre le langage humain, et savoir générer des réponses
• Différentes étapes : reconnaissance de caractères, ou de la voix, conversion des données en texte, décomposition en éléments de phrase, nettoyage des données, traitement de l'ambiguité d'un mot, reconnaissance d'une entité nommée (NEM), traitement des multiples références pour une entité, extraction des informations subjectives, etc ...
• Les outils de NLP et historique : outils statistiques, de machine learning, de deep learning,
• Watson NLU, Python et le NLTK.
• Applications actuelles : solutions de détection de spam, traduction automatique, assistants virtuels, chatbots, analyses d'opinions, de sentiments, etc ...

Python et le NLTK

• Introduction : plate-formes supportées, versions de Python,
• Présentation des textes et modèles fournis avec le NLTK
• Atelier : installation du package NLTK et des datasets

Traitements de textes

• Etude des différentes fonctions fournies par le NLTK.
• Découpage d'un texte en mots ou en phrases,avec nltk.tokenize(), nettoyage de textes avec le filtrage de mots, stemming avec nltk.stem, alertes sur les risques d'un mauvais usage, étiquetage des différentes parties d'un texte avec nltk.pos-tag(), lemmatisation, pour identifier les formes canoniques des mots, identification de phrases avec le chunking
• Atelier : réalisation d'exemples sur des datasets simples.

Analyses de textes

• Description de nltk.ne_chunk() pour la reconnaissance d'identités nommées,
• Présentation des fonctions concordance(), dispersion_plot(), FreqDist
• Atelier : Import de corpus de textes, analyse, mise en évidence de l'utilisation de termes caractéristiques.

Etudes de cas

• Analyse de sentiments avec nltk.sentiment
• Présentation des fonctions disponibles
• Atelier : mise en œuvre sur un corpus. Utilisation de polarity.scores().

Intégration de scikit-learn

• Import des algorithmes de classification de scikit-learn
• Atelier : exemple d'utilisation des algorithmes de scikit-learn depuis nltk
   

À qui s’adresse cette formation ?

Toute personne intéressée par le NLP: Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts, Data Scientists, Data Steward, Développeurs.
 

Quels sont les prérequis ? 

Connaissances de base de Python et du deep learning. 
 

Méthodes pédagogiques 

• Apports théoriques suivis d’applications 
• Travaux pratiques réalisés 
   

Méthodes d'évaluations

• QCM d'évaluation des acquis

• À l’issue de cette formation, un certificat ESIEE-IT vous sera délivré.

Pour vous inscrire, envoyez un mail à formationcontinue@esiee-it.fr  (réponses sous 48heures).