Dans le cours 3 de la spécialisation Traitement naturel du langage, vous : a) entraînerez un réseau neuronal avec des word embeddings pour effectuer une analyse des sentiments dans les tweets, b) générerez un texte synthétique de Shakespeare en utilisant un modèle de langage GRU (Gated Recurrent Unit), c) entraînerez un réseau neuronal récurrent pour effectuer une reconnaissance des entités nommées (NER) en utilisant des LSTM avec des couches linéaires, et d) utiliserez des modèles LSTM dits "siamois" pour comparer des questions dans un corpus et identifier celles qui sont formulées différemment mais qui ont le même sens.
Traitement du langage naturel avec des modèles de séquences
Traitement du langage naturel avec des modèles de séquences
Ce cours fait partie de Spécialisation Traitement du langage naturel (NLP)
Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
71 465 déjà inscrits
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4.5
(1,142 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 21 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Ce que vous apprendrez
Utiliser les réseaux neurones récurrents, les LSTM, les GRU et les réseaux siamois dans TensorFlow pour l'analyse des sentiments, la génération de texte et la reconnaissance des entités nommées.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Intégration de mots
- Catégorie : Réseaux siamois
- Catégorie : Sentiment avec les réseaux neuronaux
- Catégorie : Génération de langage naturel
- Catégorie : Reconnaissance des entités nommées
Détails à connaître
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
Découvrez les limites des modèles de langage traditionnels et voyez comment les RNN et les GRU utilisent des données séquentielles pour la prédiction de textes. Construisez ensuite votre propre générateur de mots suivants à l'aide d'un simple RNN sur des données textuelles de Shakespeare !
Inclus
15 vidéos15 lectures1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application4 laboratoires non notés
Découvrez comment les unités de mémoire à long terme (LSTM) résolvent le problème du gradient de disparition et comment les systèmes de reconnaissance d'entités nommées extraient rapidement des informations importantes d'un texte. Construisez ensuite votre propre système de reconnaissance d'entités nommées à l'aide d'une LSTM et de données provenant de Kaggle !
Inclus
8 vidéos9 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Découvrez les réseaux siamois, un type particulier de réseau neuronal composé de deux réseaux identiques qui finissent par fusionner, puis construisez votre propre réseau siamois qui identifie les doublons de questions dans un ensemble de données provenant de Quora.
Inclus
10 vidéos10 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
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Avis des étudiants
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