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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN)

Découvrir et manipuler la bibliothèque NLTK pour Python

Prétraiter et analyser des corpus de texte

Effectuer de la tokenisation, lemmatisation et stemming

Extraire des informations et réaliser des analyses statistiques de texte

Mettre en œuvre des modèles de classification basés sur NLTK

Savoir utiliser NLTK pour des applications concrètes en TALN

Programme

Jour 1Introduction au TALN et à NLTK

Définitions et enjeux du TALN. Présentation des usages concrets. Prise en main de l’environnement Python et installation de NLTK. Première exploration du package et de ses modules. Chargement et manipulation de corpus standards. Tokenisation, segmentation de phrases et de mots. Exercices pratiques sur l’extraction d’informations simples.

Jour 2Prétraitement et Analyse Lexicale

Nettoyage et normalisation des textes (stopwords, ponctuation, casing). Lemmatisation et stemming : définitions, choix des méthodes, cas d’usage. Utilisation des outils intégrés de NLTK pour la transformation des textes. Calcul de fréquences, concordances, collocations. Création de scripts de prétraitement réutilisables. Exercices pratiques sur corpus personnalisés.

Jour 3Extraction d’Information et Classification de Textes

Reconnaissance des entités nommées (NER). Extraction de features à partir des textes. Présentation des principales méthodes de classification textuelle sous NLTK (Naive Bayes, Decision Tree, etc.). Construction et évaluation de modèles. Visualisation et interprétation des résultats. Études de cas : détection d’émotions, analyse de sentiments, filtrage de contenu. Conseils pour aller plus loin : extension à d’autres bibliothèques Python.

Méthode d'évaluation

QCM de validation en fin de chaque journée
Projet final : réalisation d’un pipeline d’analyse de texte avec NLTK

Méthode d'apprentissage

Cours magistraux illustrés d’exemples concrets
Mises en situation réelles par l’étude de cas pratiques
Travaux dirigés et TP individuels (analyse et classification de textes)
Support pédagogique numérique fourni à chaque participant

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Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel avec NLTK pour Python

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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