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Passons en revue les méthodes no 1

L'analyse de texte regorge de méthodes, de modèles et de techniques pour mieux comprendre un texte. Dans cet exercice, vous allez passer en revue certaines de ces méthodes.

  • a : Attribue à chaque mot d'un texte une catégorie comme nom, verbe, adjectif ou autre.
  • b : Modèle préentraîné sur une très grande quantité de données textuelles afin de créer une représentation linguistique utilisée pour l'apprentissage supervisé.
  • c : Type d'analyse qui cherche à décrire un texte comme positif ou négatif et qui peut servir à repérer des termes actifs vs passifs.
  • d : Technique de modélisation utilisée pour attribuer à un texte entier une seule catégorie, par exemple pertinent ou non pertinent.

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Introduction au traitement automatique des langues en R

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Instructions de l’exercice

  • À partir des 4 descriptions ci-dessus, associez à chaque modèle ou méthode la lettre correspondante.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Sentiment Analysis
SA <- ___

# Classification Modeling
CM <- ___

# BERT
BERT <- ___

# Part-of-speech Tagging
POS <- ___
Modifier et exécuter le code