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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et les cas d’usage de Gensim pour la modélisation thématique

Élaborer des pipelines complets de traitement de textes avec Gensim

Mettre en œuvre des modèles LDA, LSI et Word2Vec pour l’extraction de thèmes et la vectorisation des textes

Optimiser vos modèles, interpréter les résultats et les intégrer dans des projets NLP professionnels

Programme

Jour 1Introduction au Traitement Automatique des Textes et à la Bibliothèque Gensim

Présentation avancée du NLP et des enjeux de la modélisation thématique. Découverte de la bibliothèque Gensim : installation, architecture, structures de données principales, méthodologies d'intégration avec les autres outils Python (Pandas, Scikit-learn, SpaCy). Étude de cas sur des jeux de données réels (nettoyage, tokenisation, normalisation).

Jour 2Construction et Modélisation d’un Corpus avec Gensim

Création et gestion efficace de corpus volumineux, index inverse, dictionnaires Gensim, transformations TF-IDF et pipelines personnalisés. Extraction et transformation des features textuelles. Mise en œuvre approfondie des modèles LSI (Latent Semantic Indexing) et LDA (Latent Dirichlet Allocation), réglages des hyperparamètres, visualisation et interprétation des résultats.

Jour 3Modélisation Avancée, Word Embeddings et Intégration en Production

Utilisation de Word2Vec, FastText et Doc2Vec pour la vectorisation sémantique. Optimisation et évaluation des modèles (cohérence, perplexité, t-SNE pour l’interprétation). Intégration des modèles Gensim dans des applications métiers (classification, recherche d'information, clustering). Automatisation des pipelines et bonnes pratiques MLOps. Revue des architectures hybrides et connexion avec les outils avancés de l’écosystème Python.

Méthode d'évaluation

Projet pratique à réaliser en groupe autour d’un corpus métier
Évaluation continue par QCM et feedback sur les exercices intermédiaires
Présentation d’un rapport final et restitution devant le formateur

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations en temps réel
Exercices appliqués sur jeux de données réels
Étude de cas concrets issus de l'industrie (veille, opinion mining, etc.)
Support de cours détaillé et ressources avancées en ligne

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Maîtriser Gensim : Analyse de Thèmes et Traitement Automatisé des Textes pour Experts en NLP

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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