Dans le cours 2 de la spécialisation Traitement du langage naturel, vous : a) créerez un algorithme simple d'autocorrection en utilisant la distance d'édition minimale et la programmation dynamique, b) appliquerez l'algorithme de Viterbi pour l'étiquetage des parties du discours (POS), qui est vital pour la linguistique informatique, c) écrirez un meilleur algorithme d'autocorrection en utilisant un modèle de langage N-gram, et d) écrirez votre propre modèle Word2Vec qui utilise un réseau neuronal pour calculer les enchâssements de mots en utilisant un modèle continu de sac de mots.
Traitement du langage naturel avec des modèles probabilistes
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Traitement du langage naturel avec des modèles probabilistes
Ce cours fait partie de Spécialisation "Traitement du langage naturel"



Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
94 137 déjà inscrits
1,783 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utilisez la programmation dynamique, les modèles de Markov cachés et l'intégration de mots pour mettre en œuvre l'autocorrection, l'autocomplétion et l'identification des balises de partie du discours pour les mots.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Modèle de Markov
Détails à connaître

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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
79,54 %
- 4 stars
14,91 %
- 3 stars
3,41 %
- 2 stars
0,84 %
- 1 star
1,28 %
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Révisé le 10 sept. 2020
This is one of the best courses i have taken. I have learned a lot from this course. Assignments were great and challenging. Thank you deeplearning.ai team for this amazing course.
Révisé le 22 janv. 2022
This class is one of the best on the subject. The prof is very knowledgeable and explains concepts very clearly. The code in the assignments and lectures is super clean and structured incredibly well.
Révisé le 4 août 2021
Another great course introducing the probabilistic modelling concepts and slowly getting to the direction of computing neural networks. One must learn in detail how embedding works.
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