Dans le cours 3 de la Specialization Natural Language Processing, vous allez : a) Entraîner un réseau neuronal avec les embeddings de mots GLoVe pour effectuer une analyse de sentiment des tweets, b) Générer un texte synthétique de Shakespeare en utilisant un modèle de langage GRU (Gated Recurrent Unit), c) Entraîner un réseau neuronal récurrent pour effectuer une reconnaissance d'entité nommée (NER) en utilisant des LSTM avec des couches linéaires, et d) Utiliser 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)
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
69 512 déjà inscrits
Cours
Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux
4.5
(1,129 avis)
|
93%
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
21 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Utilisez les réseaux neuronaux récurrents, les LSTM, les GRU et les réseaux siamois dans Trax 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
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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 quiz2 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 quiz1 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 quiz1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.4 (222 évaluations)Offert par
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Avis des étudiants
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