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 (NLP)"



Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
93 298 déjà inscrits
1,781 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 : Markov Model
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Machine Learning Methods
- Catégorie : Probability & Statistics
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
79,51 %
- 4 stars
14,92 %
- 3 stars
3,42 %
- 2 stars
0,84 %
- 1 star
1,29 %
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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 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 1 juil. 2020
This course is very good introduction to NLP Probabilistic models such as Hidden Markov model, N-Gram Language model, and Word2Vec with Python programming assignments.

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