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Objectifs de la formation

Comprendre les enjeux du traitement automatique du langage naturel (NLP)

Installer, configurer et explorer la bibliothèque NLTK sous Python

Effectuer un prétraitement de texte : tokenization, stemming, lemmatisation

Procéder à l’analyse syntaxique et à l’étiquetage grammatical

Gérer les corpus linguistiques et manipuler des textes volumineux

Extraire l’information et réaliser des analyses statistiques sur les textes

Élaborer des modèles de classification et d’étiquetage de texte

Mettre en place une pipeline NLP complète et l’intégrer dans une application Python

Programme

Jour 1Introduction à NLTK et au Traitement Automatique du Langage

Présentation du NLP, cas d'usages, survol des grandes étapes du traitement de la donnée textuelle, installation de NLTK, découverte de son écosystème, prise en main des principaux corpus et jeux de données, premiers scripts d'analyse de texte avec NLTK.

Jour 2Prétraitement des Textes et Analyses Syntaxiques

Tokenization avancée (phrases et mots), suppression des stopwords, techniques de nettoyage textuel, stemming, lemmatisation, étiquetage grammatical (POS Tagging), structures syntaxiques et parsing, gestion des encodages, traitement multilingue, exercices pratiques pour structurer et standardiser des textes complexes.

Jour 3Extraction d’Information et Applications Avancées avec NLTK

Extraction de mots-clés et de syntagmes nominaux, statistiques textuelles (TF/IDF, cooccurrences), concordances, analyse de sentiments, modèles de classification de texte (Naive Bayes, classification supervisée), pipeline complète NLP, intégration d'NLTK dans une application Python, perspectives vers SpaCy et les usages industriels, bilan, conseils pour aller plus loin.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des acquis en fin de formation
Projets pratiques corrigés à chaque fin de module
Présentation finale d’un mini-projet NLP sur corpus fourni ou choisi

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs illustrés de démonstrations en direct
Travaux pratiques et exercices d’entraînement individuel
Études de cas et mini-projet fil rouge
Support de formation numérique enrichi (liens, exemples, schémas, scripts Python commentés)

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Maîtriser NLTK : Le Traitement Automatique du Langage Naturel avec Python

Objectifs de la formation

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Méthode d'évaluation

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