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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.