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Objectifs de la formation

Comprendre l’utilité de TextBlob dans la chaîne de traitement du langage naturel

Savoir manipuler, nettoyer et préparer un corpus texte via Python

Maîtriser les opérations courantes (tokenisation, lemmatisation, correction orthographique, analyse sentimentale, etc.) avec TextBlob

Extraire et interpréter des informations pertinentes de grands volumes de texte

Intégrer TextBlob à des pipelines d’analyse de données ou de classification

Programme

Jour 1Introduction au Traitement Automatique du Langage (TAL) & prise en main de TextBlob

Panorama du TAL ; introduction à TextBlob et son installation ; découverte des classes fondamentales (`TextBlob`, `Word`, etc.) ; premières manipulations : charger, afficher, convertir du texte. Nettoyage de bases de textes avec TextBlob. Exercices guidés sur l’import et la manipulation de corpus variés.

Jour 2Techniques de prétraitement de texte et enrichissement du corpus

Tokenisation (phrase et mot), suppression des stopwords, lemmatisation, correction orthographique automatique avec TextBlob. Cas pratiques sur la création d’un pipeline de prétraitement adapté à différents jeux de données : commentaires clients, tweets, articles. Introduction au tagging grammatical avec TextBlob.

Jour 3Analyse de texte avancée : extraction d’information et analyse de sentiment

Extraction d’entités nommées, identification de mots-clés. Analyse de sentiment (polarity, subjectivité), classification de texte simple grâce aux outils TextBlob. Introduction à l’entraînement d’un classifieur de texte. Cas pratique : évaluation d’un set de commentaires clients et restitution des résultats sous forme de synthèse ou data visualisation intégrable (Pandas, Matplotlib).

Méthode d'évaluation

Quiz de positionnement en début et fin de session
Mise en pratique via un projet fil rouge : analyse complète d’un corpus textuel fourni par les stagiaires ou par le formateur
Correction individualisée des exercices

Méthode d'apprentissage

Alternance entre apports théoriques, démonstrations en live coding et mises en situation réelles
Étude de cas sur corpus réels du web (avis produits, réseaux sociaux, articles scientifiques)
Remise d’un guide de bonnes pratiques et d’un notebook prêt à l’emploi

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Maîtriser TextBlob pour l’Analyse et le Traitement de Texte avec Python

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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