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Plan du cours
Vue d'ensemble des paquets Python liés à la PNL
Introduction au NLP (exemples dans Python bien sûr)
- Manipulation simple de texte
- Recherche de texte
- Compter les Words
- Découpage de textes en Words
- Dispersion lexicale
- Traitement des structures complexes
- Représentation des textes dans des listes
- Indexation des listes
- Collocations
- Bigrammes
- Distributions de fréquences
- Conditionnels avec Word
- Comparaison de Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)
- Compréhension du langage naturel
- Désambiguïsation des sens Word
- Résolution des pronoms
- Traductions automatiques (statistiques, basées sur des règles, littérales, etc...)
- Exercices
NLP dans Python dans des exemples
- Accessing Corpora de textes et ressources lexicales
- Sources courantes de corpus
- Distributions de fréquences conditionnelles
- Compter les Words par genre
- Créer son propre corpus
- Dictionnaire de prononciation
- Lexique de la boîte à chaussures et de la boîte à outils
- Sens et synonymes
- Hiérarchies
- Relations lexicales : Méronymes, Holonymes
- Similitude sémantique
- Traitement du texte brut
- Écriture
- Troncature
- Extraction de parties de chaîne
- Access caractères individuels
- Recherche, remplacement, division, assemblage, indexation, etc...
- Utilisation d'expressions régulières
- Détection de modèles de mots
- Troncature
- La tokenisation
- Normalisation du texte
- [Segmentation (surtout en chinois)
- Catégorisation et étiquetage Words
- Corpus étiquetés
- Jetons étiquetés
- Jeu de balises de parties de discours
- Dictionnaires Python
- Correspondance entre les Words et les propriétés
- Étiquetage automatique
- Détermination de la catégorie d'un Word (morphologique, syntaxique, sémantique)
- Classification des textes (Machine Learning)
- Classification supervisée
- Segmentation des phrases
- Validation croisée
- Arbres de décision
- Extraction d'informations à partir de textes
- Chunking
- Chaînage
- Balises et arbres
- Analyse de la structure des phrases
- Grammaire libre de contexte
- Parseurs
- Construction de grammaires basées sur les caractéristiques
- Caractéristiques grammaticales
- Traitement des structures d'éléments
- Analyse du sens des phrases
- Sémantique et logique
- Logique propositionnelle
- Logique du premier ordre
- Sémantique du discours
- Gestion des données linguistiques
- Formats de données (lexique ou texte)
- Métadonnées
Pré requis
Connaissances de base Python
28 Heures
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I did like the exercises.