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Objectifs de la formation

Comprendre les principes de base du traitement du langage naturel (NLP)

Installer et configurer l’environnement spaCy

Manipuler les principaux objets et pipelines de spaCy

Réaliser des tâches courantes : tokenisation, lemmatisation, reconnaissance d’entités (NER), dépendances syntaxiques, POS-tagging

Entraîner et personnaliser des modèles NLP avec spaCy

Intégrer spaCy à des workflows d’analyse de données ou d’applications industrielles

Programme

Jour 1Introduction au NLP et à spaCy

Présentation du domaine du NLP et des cas d’usage, survol des principaux outils open-source, installation et configuration de spaCy et des modèles, parcourt des concepts clés : langage, corpus, token, types de modèles. Initiation à la structure d’un pipeline spaCy. Premières manipulations en Python.

Jour 2Opérations fondamentales et analyses linguistiques

Tokenisation avancée, gestion des phrases et segments, POS-tagging (étiquetage des catégories grammaticales), lemmatisation, arborescence syntaxique et dépendances. Cas pratique sur l’analyse de corpus réel et extraction automatisée d’informations linguistiques. Introduction à la reconnaissance d’entités nommées (NER).

Jour 3Traitement avancé et personnalisation de spaCy

Entraînement personnalisé d’un modèle NER sur son propre jeu de données, ajout de règles personnalisées avec Matcher, construction de pipelines, intégration de spaCy avec d’autres outils Python (Pandas, Scikit-learn), optimisation de la performance. Cas d’usage industriels : extraction d’informations, veille, automatisation documentaire, chatbot, etc. Bilan et perspectives, apprentissage continu.

Méthode d'évaluation

Exercices pratiques à chaque étape du programme
Mini-projets individuels de fin de journée
QCM final et réalisation d’un cas pratique complet sur un corpus métier

Méthode d'apprentissage

Modules interactifs en visioconférence
Cas pratiques progressifs issus du monde professionnel
Utilisation de Jupyter Notebooks, scripts Python et documentation collaborative
Remise d’un support de formation et d’une collection d’exemples annotés

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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