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Objectifs de la formation

Installer et configurer aisément Flair dans un environnement Python

Comprendre l’architecture et les modèles proposés par Flair

Savoir effectuer de la tokenisation, de l’étiquetage morphosyntaxique et de l’extraction d’entités nommées (NER)

Entraîner et appliquer des modèles personnalisés avec Flair

Réaliser des tâches avancées telles que l’analyse de sentiment ou la classification de texte

Mettre en production une solution NLP basée sur Flair

Programme

Jour 1Introduction à Flair & Préparation de l’Environnement

Présentation de Flair et de son écosystème. Différences avec SpaCy et NLTK. Installation de Flair, dépendances requises. Notions de base sur les corpus de textes. Premiers pas : charger des textes, visualiser les données avec Flair. Utilisation des modules essentiels de Flair.

Jour 2Traitement NLP avec Flair : Utilisation des Modèles Pré-entraînés

Tokenisation avancée. Étiquetage morphosyntaxique (PoS tagging) : explications & exemples. Extraction d’entités nommées (NER) via modèles pré-entraînés. Manipulation de textes multicouches (empilement de plusieurs embeddings : FastText, BERT, ELMo). Analyse de sentiment en multilingue.

Jour 3Personnalisation et Mise en Production avec Flair

Entraîner un modèle NER personnalisé avec vos propres jeux de données. Utilisation de l'API Flair pour la classification de texte sur des problématiques métier. Exporter et évaluer la performance (précision, rappel, f1-score). Bonnes pratiques pour le déploiement d’un service NLP basé sur Flair. Cas pratique : automatiser un flux de traitement linguistique sur un site réel.

Méthode d'évaluation

Études de cas réels corrigées par le formateur
Projet final : entraînement et déploiement d’un modèle Flair personnalisé
Quiz à la fin de chaque module

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs et démonstrations en live coding
Mise en pratique progressive sur des jeux de données concrets
Accès à tous les notebooks des exemples et corrections détaillées

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Maîtriser Flair : L’IA pour le traitement du langage naturel (NLP)

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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