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Passons en revue les méthodes n°1

L’analyse de texte regorge de méthodes, de modèles et de techniques pour mieux comprendre les données textuelles. Dans cet exercice, vous allez en revoir quelques-unes.

  • a : Attribue à chaque mot d’un texte une catégorie grammaticale (nom, verbe, adjectif, etc.).
  • b : Modèle préentraîné sur une très grande quantité de textes pour créer une représentation linguistique utilisée en apprentissage supervisé.
  • c : Type d’analyse qui décrit un texte comme positif ou négatif et permet aussi d’identifier des termes actifs vs passifs.
  • d : Technique de modélisation qui attribue à un texte entier une seule catégorie, par exemple pertinent ou non pertinent.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction au Natural Language Processing en R</cours>
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Instructions de l’exercice

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