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Introduction au traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est la capacité d'un programme informatique à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé et écrit — appelé langage naturel. C'est une composante de l'intelligence artificielle (IA). Le NLP existe depuis plus de 50 ans et trouve ses racines dans le domaine de la linguistique. Tout le domaine est orienté vers l'aide aux machines pour comprendre et traiter le langage humain. Cela peut ensuite être utilisé pour effectuer des tâches comme la vérification orthographique ou la traduction automatique. Il possède une variété d'applications concrètes dans de nombreux domaines, notamment la recherche médicale, les moteurs de recherche et l'intelligence d'affaires.

Sujet régional : Langues et littérature européennes et hôtels romantiques d'Europe ❤️

Dans cette section du programme, vous serez initié à l'une des utilisations les plus répandues de l'apprentissage automatique : le traitement du langage naturel (NLP). Issu de la linguistique computationnelle, cette catégorie d'intelligence artificielle constitue le pont entre les humains et les machines via la communication vocale ou textuelle.

Dans ces leçons, nous apprendrons les bases du NLP en construisant de petits bots conversationnels pour comprendre comment l'apprentissage automatique contribue à rendre ces conversations de plus en plus "intelligentes". Vous voyagerez dans le temps en discutant avec Elizabeth Bennett et Mr. Darcy du roman classique de Jane Austen, Orgueil et Préjugés, publié en 1813. Ensuite, vous approfondirez vos connaissances en apprenant l'analyse des sentiments à travers les avis sur les hôtels en Europe.

Photo par Elaine Howlin sur Unsplash

Leçons

1. Introduction au traitement du langage naturel
2. Tâches et techniques courantes du NLP
3. Traduction et analyse des sentiments avec l'apprentissage automatique
4. Préparation de vos données
5. NLTK pour l'analyse des sentiments

Crédits

Ces leçons sur le traitement du langage naturel ont été écrites avec ☕ par Stephen Howell

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