Couvre la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés.
Explore la capacité d'interprétation des modèles dans les PNL, en se concentrant sur les méthodes d'analyse et les explications locales pour comprendre les prédictions des modèles.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.
Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.
Explore la gestion du texte, en se concentrant sur les matrices, les documents et les sujets, y compris les défis de la classification des documents et des modèles avancés comme BERT.
Explore les politiques interactives d'apprentissage à partir de sources de données non traditionnelles pour les systèmes autonomes, y compris les actions latentes en connaissance de langue et le cadre PLATO.
Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
