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Ce chapitre vous présentera le NLP, certaines de ses applications comme la reconnaissance d'entités nommées et les robots conversationnels propulsés par l'IA. Vous apprendrez à utiliser la puissante bibliothèque spaCy pour effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel, comme la tokenisation, la segmentation en phrases, l'étiquetage morphosyntaxique (POS tagging) et la reconnaissance d'entités nommées.
Découvrez les traits linguistiques, les vecteurs de mots, la similarité sémantique, les analogies et les opérations sur les vecteurs de mots. Dans ce chapitre, vous verrez comment utiliser spaCy pour extraire des vecteurs de mots, catégoriser des textes pertinents pour un sujet donné et trouver des termes sémantiquement similaires à des mots donnés à partir d'un corpus ou du vocabulaire d'un modèle spaCy.
Familiarisez-vous avec les composants du pipeline spaCy, la façon d'ajouter un composant au pipeline et d'analyser le pipeline de NLP. Vous verrez aussi plusieurs approches d'extraction d'information fondées sur des règles à l'aide des classes EntityRuler, Matcher et PhraseMatcher de spaCy, ainsi que du module RegEx de Python.
Explorez plusieurs cas d'usage réels où les modèles spaCy peuvent échouer et apprenez à les entraîner davantage pour améliorer leur performance. Vous serez initié aux étapes d'entraînement dans spaCy et comprendrez comment entraîner un modèle spaCy existant ou à partir de zéro, puis évaluer le modèle au moment de l'inférence.
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