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Séance de cours

Traitement des langues naturelles

Description

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP), y compris le prétraitement du texte, l'analyse des sentiments, l'analyse des sujets et des méthodes comme les vecteurs à un chaud, les vecteurs à sac de mots et le TF-IDF. Il explore également l'application du NLP au financement, en particulier dans l'établissement d'un indice de risque pour le changement climatique à partir d'articles d'actualité.

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Concepts associés (32)

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Topic model

vignette|Visualisation du résumé d'un article scientifique traité par topic model. L'intensité de la couleur varie selon la probabilité d'appartenir au topic en question. En apprentissage automatique et en traitement automatique du langage naturel, un topic model (modèle thématique ou « modèle de sujet ») est un modèle probabiliste permettant de déterminer des sujets ou thèmes abstraits dans un document. Analyse sémantique latente (LSA) Allocation de Dirichlet latente (LDA) Analyse sémantique latente probab

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.

Apprentissage de représentations

En apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.

Adaptation au changement climatique

L’adaptation au changement climatique est l'ensemble des stratégies, initiatives et mesures visant à réduire la vulnérabilité des systèmes naturels et humains contre les effets (présents et attendus) du réchauffement climatique. Le mot adaptation évoque une aptitude à s'ajuster, et donc une vision dynamique voire évolutive du fonctionnement des sociétés. vignette|upright=1.

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Séances de cours associées (39)

Recherche et classification de documents

Couvre la récupération 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 tels que BERT.

Traitement de texte: Matrice, Documents, Sujets

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.

Texte de manipulation : Récupération de documents, classification, analyse des sentiments

Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.

Intégrations de mots neuronaux: Représentations d'apprentissage pour le langage naturel

Couvre les incorporations de mots neuronaux et les méthodes d'apprentissage des représentations de mots dans le traitement du langage naturel.

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