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
83 801 déjà inscrits
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4.7
(1,719 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 30 heures
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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 : Modèles de langage à N-grammes
- Catégorie : Autocorrection
- Catégorie : Marquage des parties du discours
- Catégorie : Word2vec
Détails à connaître
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Découvrez l'autocorrection, la distance minimale d'édition et la programmation dynamique, puis construisez votre propre correcteur orthographique pour corriger les mots mal orthographiés !
Inclus
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Découvrez les chaînes de Markov et les modèles de Markov cachés, puis utilisez-les pour créer des étiquettes de partie du discours pour un corpus de textes du Wall Street Journal !
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Évaluations de l’enseignant
4.7 (380 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
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Felipe M.
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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79,62 %
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- 1 star
1,33 %
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PP
5
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 !!!
RV
4
Révisé le 18 août 2020
The course is exceptional in its own way by bringing people to the understanding of probabilistic models. Crisp & Clear. But one need to explore & practise more to gain expertise.
TW
4
Révisé le 20 sept. 2024
I felt like I learned some new things from this course. Some of the maths was not as rigorous as it might have been. For example, the proof for Levenstein wasn't complete.
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