Taxonomie Induction : Apprentissage des structures hiérarchiques
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Explore les algorithmes et les techniques d'extraction de l'information, y compris l'algorithme Viterbi, la reconnaissance des entités nommées, et la surveillance lointaine.
Explore les capteurs d'observation de la Terre, les indices spectraux, et introduit un exercice sur le calcul des indices de végétation et l'analyse des valeurs NDVI.
Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
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.
Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
Explore la sémantique lexicale, le sens des mots, les relations sémantiques et WordNet, en mettant en évidence les applications dans l'ingénierie du langage et la récupération d'informations.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
Explore la complexité de la description du contenu des documents et le développement de nouveaux standards ouverts pour résoudre ce problème, couvrant les défis de la modélisation de la structure et du contenu des documents.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
Couvre l'héritage, le polymorphisme et le casting dans la programmation orientée objet, en mettant l'accent sur la factorisation du code et la manipulation générique d'objets.