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 : Prétraitement des données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Modèle de Markov
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Traitement du langage naturel
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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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 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 20 sept. 2024
I felt like I learned some new things from this course. Some of the maths was not as rigorous as it might have been. For example, the proof for Levenstein wasn't complete.
Révisé le 17 juin 2022
Week 4 Lab Assignment could be made a little bit tougher. The backpropagation derivation of W1, W2, b1 and b2 could have an optional reading for the interested reader. Otherwise, amazing course!
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