Python expert — Python pour traitement du langage naturel
- Acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les bibliothèques Python les plus populaires pour le NLP (NLTK, SpaCy, PyTorch…)
- Comprendre les concepts de base et les techniques avancées du NLP.
- Utiliser les techniques de traitement automatique de la langue naturelle pour résoudre des problèmes concrets dans son propre domaine d’application.
- Acquérir les compétences nécessaires pour utiliser les bibliothèques Python les plus populaires pour le NLP (NLTK, SpaCy, PyTorch…)
- Comprendre les concepts de base et les techniques avancées du NLP.
- Utiliser les techniques de traitement automatique de la langue naturelle pour résoudre des problèmes concrets dans son propre domaine d’application.
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de Python (contenu des formations niveau 1 - Python initiation et niveau 2 - Python intermédiaire).
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 3. Elle requiert une bonne maîtrise et une utilisation régulière de Python (contenu des formations niveau 1 - Python initiation et niveau 2 - Python intermédiaire).
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de Python dans le domaine du NLP, notamment les data scientists et data analysts déjà utilisateurs de Python.
Toute personne souhaitant développer une utilisation avancée de Python dans le domaine du NLP, notamment les data scientists et data analysts déjà utilisateurs de Python.
Cette formation en NLP (traitement automatique du langage naturel) avec Python est conçue pour aider les participants à monter en compétence en utilisant les bibliothèques Python les plus populaires du NLP, telles que NLTK, SpaCy et PyTorch.
Introduction et principales applications du NLP
Les techniques du prétraitement et de normalisation du texte
- Tokenization
- Lemmatization
- Stemming
- Réduction de la dimension
L’inventaire des méthodes de représentation du texte et des algorithmes canoniques du NLP
- Bag-Of-Word
- TF-IDF
- Word2Vec
Les cas d’application classiques du NLP
- Classification de texte
- Extraction d’information
- Analyse de sentiment
Une introduction aux méthodes de Deep Learning appliquées au texte
Les participants auront l’occasion de mettre en pratique ces concepts en utilisant des jeux de données réels et en développant leurs propres modèles de NLP.
Cette formation en NLP (traitement automatique du langage naturel) avec Python est conçue pour aider les participants à monter en compétence en utilisant les bibliothèques Python les plus populaires du NLP, telles que NLTK, SpaCy et PyTorch.
Introduction et principales applications du NLP
Les techniques du prétraitement et de normalisation du texte
- Tokenization
- Lemmatization
- Stemming
- Réduction de la dimension
L’inventaire des méthodes de représentation du texte et des algorithmes canoniques du NLP
- Bag-Of-Word
- TF-IDF
- Word2Vec
Les cas d’application classiques du NLP
- Classification de texte
- Extraction d’information
- Analyse de sentiment
Une introduction aux méthodes de Deep Learning appliquées au texte
Les participants auront l’occasion de mettre en pratique ces concepts en utilisant des jeux de données réels et en développant leurs propres modèles de NLP.
Les bibliothèques Python pour le NLP
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires pour le traitement du langage naturel (NLP). Il offre une variété de bibliothèques et de frameworks qui facilitent le développement de solutions NLP efficaces.
Voici quelques-unes des bibliothèques les plus couramment utilisées en Python pour le NLP :
NLTK(Natural Language Toolkit) : C’est l’une des bibliothèques les plus anciennes et les plus populaires en Python pour le NLP. Elle fournit des fonctionnalités telles que la tokenization, le stemming, la lemmatization, la partie du discours, la segmentation de phrases, etc. Elle inclut également des corpus de données pré-étiquetés et des modèles pour diverses tâches NLP.spaCy: Il s’agit d’une bibliothèque NLP moderne et rapide, conçue pour être hautement performante. Elle fournit des fonctionnalités avancées telles que l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la désambiguïsation lexicale, etc. spaCy est réputé pour sa vitesse et est souvent utilisé dans les applications nécessitant un traitement en temps réel.scikit-learn: Bien que scikit-learn soit principalement utilisé pour l’apprentissage automatique en général, il fournit également des outils utiles pour le NLP. Il propose des techniques de vectorisation de texte (comme le TF-IDF) et des modèles de classification et de regroupement qui peuvent être appliqués aux données textuelles.Gensim: Cette bibliothèque est spécialisée dans la modélisation de thèmes et la récupération d’informations à partir de grands ensembles de données textuelles. Gensim offre des algorithmes efficaces pour la création de modèles de représentation de mots, tels que Word2Vec et Doc2Vec, ainsi que des méthodes pour l’indexation et la recherche de documents similaires.TensorFlowetPyTorch: Ces deux bibliothèques sont principalement utilisées pour le deep learning. Elles proposent des outils pour construire et former des réseaux de neurones profonds pour des tâches NLP avancées telles que la traduction automatique, la génération de texte et la compréhension du langage naturel.
En utilisant ces bibliothèques et d’autres ressources disponibles en Python, vous pouvez effectuer une variété de tâches NLP, notamment la tokenization, la normalisation du texte, l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la classification de texte, la traduction automatique, etc. Python facilite également l’intégration de techniques NLP dans des pipelines de traitement de données plus vastes et dans des applications web.
Vous utiliserez bien sûr certains de ces outils tout au long de votre formation.
Les bibliothèques Python pour le NLP
Python est l’un des langages de programmation les plus populaires pour le traitement du langage naturel (NLP). Il offre une variété de bibliothèques et de frameworks qui facilitent le développement de solutions NLP efficaces.
Voici quelques-unes des bibliothèques les plus couramment utilisées en Python pour le NLP :
NLTK(Natural Language Toolkit) : C’est l’une des bibliothèques les plus anciennes et les plus populaires en Python pour le NLP. Elle fournit des fonctionnalités telles que la tokenization, le stemming, la lemmatization, la partie du discours, la segmentation de phrases, etc. Elle inclut également des corpus de données pré-étiquetés et des modèles pour diverses tâches NLP.spaCy: Il s’agit d’une bibliothèque NLP moderne et rapide, conçue pour être hautement performante. Elle fournit des fonctionnalités avancées telles que l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la désambiguïsation lexicale, etc. spaCy est réputé pour sa vitesse et est souvent utilisé dans les applications nécessitant un traitement en temps réel.scikit-learn: Bien que scikit-learn soit principalement utilisé pour l’apprentissage automatique en général, il fournit également des outils utiles pour le NLP. Il propose des techniques de vectorisation de texte (comme le TF-IDF) et des modèles de classification et de regroupement qui peuvent être appliqués aux données textuelles.Gensim: Cette bibliothèque est spécialisée dans la modélisation de thèmes et la récupération d’informations à partir de grands ensembles de données textuelles. Gensim offre des algorithmes efficaces pour la création de modèles de représentation de mots, tels que Word2Vec et Doc2Vec, ainsi que des méthodes pour l’indexation et la recherche de documents similaires.TensorFlowetPyTorch: Ces deux bibliothèques sont principalement utilisées pour le deep learning. Elles proposent des outils pour construire et former des réseaux de neurones profonds pour des tâches NLP avancées telles que la traduction automatique, la génération de texte et la compréhension du langage naturel.
En utilisant ces bibliothèques et d’autres ressources disponibles en Python, vous pouvez effectuer une variété de tâches NLP, notamment la tokenization, la normalisation du texte, l’analyse syntaxique, la reconnaissance d’entités nommées, la classification de texte, la traduction automatique, etc. Python facilite également l’intégration de techniques NLP dans des pipelines de traitement de données plus vastes et dans des applications web.
Vous utiliserez bien sûr certains de ces outils tout au long de votre formation.
