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EE-608: Deep Learning For Natural Language Processing

Résumé

This course covers advanced topics in deep learning architectures for natural language processing. The focus is on attention-based architectures, structure processing and variational-Bayesian approaches, and why these models are particularly suited to the properties of human language.

Séances de cours

Enseignant·e

James Henderson

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/deep-learning-for-natural-language-processing-EE-608

Page Moodle

http://go.epfl.ch/EE-608

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Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Séances de ce cours (5)

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Prétraitement PNL: Tokenization, Stop Words, Lemmatization

Couvre la tokenisation, la suppression des mots d'arrêt et la lemmatisation pour les tâches PNL.

Transformateurs Graph-to-Graph : Encodage graphique sensible à la syntaxe

Introduit l'architecture Graph-to-Graph Transformer sensible à la syntaxe pour un conditionnement efficace sur les graphes de dépendance syntaxiques.

Seq2Seq Modèles: Attention vs. Pas d'attention

Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

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