Existe-t-il des ensembles de données réels et des études de cas ?

Tout à fait. Dans le cadre de projets pratiques, vous travaillerez sur des données issues des réseaux sociaux, des avis sur les produits, l'analyse d'événements de crise et des études de cas de type Yelp.

Comment s'effectue l'analyse des sentiments dans plusieurs langues ?

L'analyse multilingue des sentiments s'appuie sur des représentations croisées entre langues et des modèles de type Transformer, tels que mBERT et XLM-R. Ce cours vous apprendra à affiner ces modèles afin d'analyser les sentiments dans différentes langues sans recourir à la traduction.

Puis-je utiliser cette formation pour surveiller le sentiment sur les réseaux sociaux ?

Oui. La formation aborde des cas d'utilisation tels que l'analyse des sentiments sur Twitter, la veille de marque et l'exploration de l'opinion publique à partir de données réelles et multilingues.

Comment évaluer des modèles d'analyse des sentiments entraînés dans différentes langues ?

Ce cours présente les stratégies d'évaluation à l'aide d'indicateurs tels que le F1, la précision, le rappel et les matrices de confusion, y compris les techniques d'évaluation comparative multilingue.

En quoi ce cours se distingue-t-il d'un tutoriel d'initiation à l'analyse des sentiments ?

Contrairement aux tutoriels destinés aux débutants, ce cours aborde en profondeur le codage par sous-mots, l'affinage de modèles interlinguistiques et l'extraction de sentiments au niveau des aspects, à l'aide de données multilingues réelles et de frameworks de TALN de pointe.

Ce cours est-il utile pour créer des chatbots multilingues ou des assistants IA ?

Oui. Les techniques avancées de tokenisation et d'analyse des sentiments enseignées ici peuvent être intégrées à des chatbots, des assistants virtuels et des outils de service client basés sur l'IA dotés de capacités multilingues.

Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?

Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

Une aide financière est-elle disponible ?

Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.

Tokenisation avancée et analyse des sentiments

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Tokenisation avancée et analyse des sentiments

Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le NLP : Tokenisation, Analyse des sentiments et MT neuronale"

Instructeur : Edureka

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

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Ce que vous apprendrez

Créez des pipelines de TALN plus performants grâce à des méthodes de tokenisation avancées telles que le codage par paires d'octets, les unités de sous-mots et les stratégies adaptées au traitement en continu.
Créez des représentations textuelles puissantes à l'aide d'embeddings au niveau des caractères, hybrides et au niveau des phrases pour la recherche, la classification et le regroupement dans des contextes concrets.
Apprenez l'analyse des sentiments avec VADER, les modèles d'apprentissage automatique et les approches basées sur les transformateurs, telles que BERT et RoBERTa.
Analyser les tendances d'opinion, réaliser des analyses de sentiment au niveau des aspects et en plusieurs langues, et garantir l'impartialité et la précision dans les applications sensibles.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : L'IA responsable
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Emboîtements
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Mise au point
Catégorie : Données en temps réel

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Langage de modélisation unifié
Catégorie : Algorithmes de classification

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

16 affectations¹

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Enseigné en Anglais

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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce cours offre un Chemin clair pour comprendre la tokenisation avancée et l'analyse des sentiments - deux piliers fondamentaux du NLP moderne. Vous apprendrez à convertir le texte brut en entrée structurée à l'aide de techniques de tokenisation au niveau du sous-mot, du caractère et adaptative, et à extraire le sentiment à l'aide de modèles basés sur des règles, statistiques et d'apprentissage profond. Grâce à des exercices pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour gérer des entrées linguistiques complexes, modéliser le sentiment à une granularité fine et déployer des systèmes qui se généralisent à travers les domaines et les langues.

A la fin de ce cours, vous serez capable de : - Expliquer et appliquer des techniques avancées d'authentification, y compris les méthodes BPE, au niveau des caractères et en continu - Traiter les termes hors vocabulaire et le langage spécifique au domaine en utilisant des stratégies d'encodage adaptatives et hybrides - Construire des modèles d'analyse des sentiments en utilisant VADER, Classification naïve bayésienne, BERT et RoBERTa - Relever des défis tels que le déséquilibre des classes, ce cours est idéal pour les praticiens du NLP, les scientifiques des données, les développeurs et les chercheurs appliqués qui souhaitent construire des systèmes d'analyse des sentiments robustes, éthiques et prêts pour la production. Une compréhension de base de Python, des principes fondamentaux du NLP et de l'apprentissage automatique est recommandée. Rejoignez-nous pour apprendre comment la tokenisation et l'analyse des sentiments alimentent la prochaine génération de technologies linguistiques intelligentes.

Dans ce module, les apprenants découvriront des techniques avancées de décomposition et d'encodage du texte afin de permettre sa compréhension par les machines. Ils étudieront les méthodes de tokenisation au niveau des sous-mots, au niveau des octets et adaptatives utilisées dans les modèles modernes de traitement du langage naturel (NLP). Ce module présente également les représentations au niveau des caractères et les représentations hybrides, ainsi que les représentations de phrases permettant de saisir la signification sémantique dans des tâches telles que la recherche, la classification et le regroupement par clusters.

Inclus

19 vidéos6 lectures5 devoirs1 sujet de discussion

19 vidéosTotal 89 minutes

Introduction à la spécialisation5 minutes
Introduction au cours5 minutes
Introduction à la tokenisation des sous-mots5 minutes
Codage par paires d'octets (BPE) et modèles de langage unigramme5 minutes
Traitement des mots hors vocabulaire (OOV)4 minutes
Démonstration : Tokenisation de sous-mots dans des scénarios réels6 minutes
Stratégies de tokenisation dynamique5 minutes
Tokenisation en temps réel dans les applications de diffusion en continu3 minutes
Tokénisation pour les langues à faibles ressources et riches en morphologie4 minutes
Démonstration : mots hors champ (OOV) et tokenisation par Transformer (BERT et GPT)4 minutes
Démonstration : tokenisation dynamique et adaptative5 minutes
Représentations au niveau des caractères à l'aide de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et de réseaux neuronaux récurrents (RNN)5 minutes
FastText : les représentations de sous-mots et leur utilité4 minutes
Emboîtements hybrides : Combinaison des représentations de caractères et de mots4 minutes
Modèles hybrides : réseaux CNN de caractères intégrés à des Transformers5 minutes
Applications de la modélisation au niveau des caractères dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP)5 minutes
Sentence-BERT et Encodeur universel de phrases5 minutes
Techniques de mesure de la similarité sémantique : cosinus, Jaccard, euclidienne5 minutes
Cas d'utilisation de l'intégration de phrases dans les moteurs de recherche et les chatbots5 minutes

6 lecturesTotal 130 minutes

Techniques de codage par sous-mots et par paires d'octets : une approche pratique20 minutes
Solutions NLP en temps réel et adaptées au domaine20 minutes
Gérer les limites des représentations au niveau des mots20 minutes
Représentations de phrases et similarité sémantique en TALN appliquée20 minutes
Résumé du module : Tokenisation avancée et encodage de texte20 minutes
Des octets au sens : tokenisation et représentations vectorielles dans le traitement du langage naturel multilingue30 minutes

5 devoirsTotal 54 minutes

Quiz d'entraînement : techniques de codage par sous-mots et par paires d'octets6 minutes
Quiz pratique : Tokenisation adaptative et en continu6 minutes
Quiz d'entraînement : représentations au niveau des caractères et représentations hybrides6 minutes
Quiz d'entraînement : Représentations de phrases et similarité sémantique6 minutes
Évaluation des connaissances : tokenisation avancée et encodage de texte30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Présentez-vous10 minutes

Dans ce module, les apprenants exploreront l'ensemble des approches utilisées pour analyser le sentiment dans un texte, des lexiques basés sur des règles à l'apprentissage profond avec des modèles Transformer. Ils examineront comment le sentiment est extrait, évalué et classé, et apprendront à relever des défis tels que le déséquilibre entre les classes, la spécificité du domaine et les contextes à faibles ressources. Des démonstrations pratiques permettront de consolider la mise en œuvre de modèles tels que VADER, Naïve Bayes, BERT et RoBERTa dans le cadre de tâches concrètes d’analyse des sentiments.

Inclus

16 vidéos5 lectures4 devoirs

16 vidéosTotal 80 minutes

Introduction à l'analyse des sentiments5 minutes
Techniques basées sur des règles et lexiques de sentiments (VADER, SentiWordNet)6 minutes
Considérations relatives au prétraitement pour les tâches d'analyse des sentiments7 minutes
Notation lexicale et heuristiques dans la détection de la polarité5 minutes
Démonstration - Analyse des sentiments à l'aide de VADER, SentiWordNet et de lexiques personnalisés6 minutes
Classification naïve bayésienne et machines à vecteurs de support (SVM) pour la classification des sentiments5 minutes
Réduction de dimensionnalité : Factorisation de la matrice non négative (NMF)4 minutes
Modélisation thématique dans les tâches de sentiment : Allocation de Dirichlet Latent (LDA)5 minutes
Traitement des ensembles de données de sentiments déséquilibrés5 minutes
Mesures d'évaluation et mesures sémantiques4 minutes
Les réseaux LSTM et GRU pour la modélisation séquentielle des sentiments5 minutes
Mécanismes d'attention dans les modèles de sentiment profonds4 minutes
Classification des sentiments à l'aide de modèles BERT pré-entraînés5 minutes
Ajustement des modèles Transformer pour des tâches d'analyse des sentiments spécifiques à un domaine5 minutes
Transformateurs de pointe : RoBERTa, DistilBERT, approches basées sur GPT4 minutes
Classification des sentiments en mode « few-shot » et « zero-shot » à l'aide de modèles de langage de grande envergure (LLM) entraînés à partir d'instructions5 minutes

5 lecturesTotal 100 minutes

Principes fondamentaux de l'analyse des sentiments : lexiques, règles et prétraitement pour la détection de la polarité20 minutes
Des probabilités aux modèles : l'apprentissage automatique classique dans l'analyse des sentiments20 minutes
Le contexte, le contexte, le contexte : l'apprentissage profond dans l'analyse des sentiments20 minutes
Résumé du module : Analyse des sentiments – Modèles, méthodes et techniques20 minutes
Analyse des émotions à grande échelle : approches basées sur des règles, classiques et d'apprentissage profond pour l'analyse des sentiments20 minutes

4 devoirsTotal 48 minutes

Quiz d'entraînement : Principes fondamentaux de l'analyse des sentiments6 minutes
Quiz pratique : Approches traditionnelles de l'Apprentissage automatique6 minutes
Quiz d'entraînement : l'apprentissage profond au service de l'analyse des sentiments6 minutes
Bilan des connaissances : Analyse des sentiments – Modèles, méthodes et techniques30 minutes

Dans ce module, les apprenants étudieront comment l'analyse des sentiments est mise en œuvre dans des environnements dynamiques, multilingues et à fort impact. Les cours portent sur le suivi des tendances des sentiments au fil du temps, l'extraction d'opinions au niveau des aspects et l'extension des modèles d'analyse des sentiments à différentes langues. Les apprenants évalueront également les risques éthiques liés à la modélisation des sentiments et exploreront comment concevoir des systèmes équitables et responsables pour des applications sensibles telles que la santé et la justice.

Inclus

19 vidéos6 lectures5 devoirs

19 vidéosTotal 76 minutes

Suivi de l'évolution des tendances en matière de sentiment au fil du temps4 minutes
Détecter les changements soudains d'opinion3 minutes
Analyse des sentiments dans le discours public et lors d'événements de crise3 minutes
Cas d'utilisation : veille des réseaux sociaux, analyse des événements politiques4 minutes
Démonstration : suivi temporel des sentiments et analyse de l'impact des événements6 minutes
Introduction à l'ABSA et à l'analyse fine des sentiments3 minutes
Extraction d'aspects à l'aide de l'apprentissage automatique3 minutes
Techniques de classification des sentiments au niveau des aspects6 minutes
Intégration de la reconnaissance des entités nommées (NER) à ABSA pour une précision accrue3 minutes
Démonstration : analyse des sentiments basée sur les aspects6 minutes
Les défis liés à la modélisation multilingue des sentiments5 minutes
Lexiques et représentations indépendantes de la langue3 minutes
Représentations multilingues : MUSE, LASER3 minutes
Réglage fin de mBERT et XLM-R pour les tâches multilingues5 minutes
Transfert de sentiment multilingue « zero-shot » et « few-shot »3 minutes
Les biais dans les modèles d'analyse des sentiments : genre, origine ethnique, culture4 minutes
Réduire les faux négatifs et les faux positifs dans les applications à haut risque4 minutes
Analyse des sentiments dans les secteurs sensibles : santé, justice, ressources humaines4 minutes
Équité, responsabilité et transparence dans la classification des sentiments3 minutes

6 lecturesTotal 120 minutes

Suivi de l'évolution des sentiments : analyse des sentiments temporelle et basée sur les événements20 minutes
Au-delà des étoiles : analyse des sentiments basée sur les aspects pour une exploration fine des opinions20 minutes
Au-delà des langues et des frontières : développer des systèmes d'analyse des sentiments pour un monde multilingue20 minutes
Au-delà de la précision : une utilisation éthique et équitable des systèmes d'analyse des sentiments20 minutes
Résumé du module : Applications concrètes et éléments à prendre en compte20 minutes
L'analyse des sentiments à grande échelle : perspectives temporelles, granulaires, multilingues et éthiques dans l'exploration moderne des opinions20 minutes

5 devoirsTotal 54 minutes

Quiz d'entraînement : Tendances des sentiments dans le temps et en fonction des événements6 minutes
Quiz d'entraînement : Analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA)6 minutes
Quiz d'entraînement : Analyse des sentiments multilingue et interlinguistique6 minutes
Quiz d'entraînement : utilisation éthique et équitable des modèles d'analyse des sentiments6 minutes
Bilan des connaissances : applications concrètes et éléments à prendre en compte30 minutes

Dans ce dernier module, les apprenants consolideront les concepts clés du cours grâce à un résumé structuré, un projet concret et un exercice de réflexion. L'accent est mis sur la mise en œuvre de l'ensemble des techniques de tokenisation et d'analyse des sentiments dans des scénarios concrets et adaptés au domaine. Ce module encourage également les apprenants à évaluer leur compréhension et à se préparer à des tâches de TALN concrètes en associant leurs connaissances techniques à une prise de conscience éthique et contextuelle.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

1 vidéoTotal 4 minutes

Résumé du cours : Tokenisation et analyse des sentiments4 minutes

1 lectureTotal 20 minutes

Des tokens aux tendances : un parcours pratique à travers l'analyse moderne des sentiments20 minutes

2 devoirsTotal 60 minutes

Évaluation des connaissances de fin de cours : tokenisation et analyse des sentiments30 minutes
Conception d'une stratégie d'analyse des sentiments multilingue30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Décrivez votre parcours d'apprentissage10 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Projet pratique : Analyse des sentiments sur IMDb60 minutes

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Instructeur

Edureka

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Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT
Spécialisation
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Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT
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Statut : Essai gratuit
EDUCBA
Python Case Study - Sentiment Analysis
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Statut : Essai gratuit
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NLP – Embeddings & Text Preprocessing in Python
Cours

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Foire Aux Questions

Ce cours propose une immersion approfondie dans les stratégies modernes de tokenisation et les techniques d’analyse des sentiments utilisées dans les tâches de TALN multilingues et spécifiques à un domaine. Il explore les méthodes de modélisation sous-lexicale telles que le Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece et SentencePiece, et examine les approches d’encodage au niveau des caractères. Les apprenants travaillent avec des représentations interlinguistiques telles que MUSE et LASER, et affinent des modèles comme mBERT et XLM-R pour la classification des sentiments. Le cours aborde également l’analyse des sentiments basée sur les aspects (ABSA), les méthodes lexicales utilisant VADER et SentiWordNet, et applique ces techniques à des cas d’utilisation concrets tels que la veille des réseaux sociaux, l’analyse du discours politique et le suivi des sentiments lors d’événements de crise.

Les apprenants découvrent les stratégies modernes de tokenisation, notamment le codage par paires d'octets (BPE), WordPiece, SentencePiece et le codage au niveau des caractères, qui sont toutes essentielles à la représentation du texte au niveau des sous-mots.

Oui. Ce cours met l'accent sur l'analyse des sentiments multilingue et interlinguistique, en utilisant des vocabulaires de sous-mots partagés et des modèles tels que mBERT et XLM-R afin de traiter efficacement plusieurs langues.

Cette formation s'adresse tout particulièrement aux data scientists, aux ingénieurs en traitement du langage naturel (NLP) et aux chercheurs en apprentissage automatique (ML) disposant de connaissances de base en Python et dans les principes fondamentaux du NLP, et s'intéressant aux systèmes d'analyse des sentiments multilingues ou spécifiques à un domaine.

Tout à fait. Cette formation met l'accent sur les compétences pratiques en matière de tokenisation, de déploiement de modèles, de construction de lexiques et d'évaluation multilingue — des compétences prêtes à être mises en œuvre dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en entreprise, dans les systèmes de gestion des retours clients et dans l'analyse des médias.

Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.

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