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

Traitement du langage naturel avec des modèles probabilistes
Ce cours fait partie de Spécialisation "Traitement du langage naturel"



Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
94 181 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 : Modèle de Markov
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Traitement du langage naturel
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- 5 stars
79,55 %
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3,41 %
- 2 stars
0,84 %
- 1 star
1,28 %
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Révisé le 29 mai 2021
I'm really thankful to the professors for sharing there knowledge and experience and creating this excellent course. I have learnt a a lot. Thank You !!!
Révisé le 12 févr. 2021
Nicely broken into digestible chunks. Labs well done, not too easy, and too too frustrating. Material presented clearly and in (again) nice small steps.
Révisé le 15 janv. 2021
In the first and second week the exercices have some unecessery pranks in the data formatation just to make the exercice harded, but it take out the attention for what matter in the course that is NLP
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