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
83 059 déjà inscrits
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4.7
(1,714 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 30 heures
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé 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
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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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Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.7 (380 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
University of California, Santa Cruz
Johns Hopkins University
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Avis des étudiants
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