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Objectifs de la formation

Comprendre les concepts fondamentaux du traitement automatique du langage (NLP)

Découvrir et prendre en main la bibliothèque NLTK sous Python

Réaliser une analyse exploratoire de corpus textuels

Prétraiter et nettoyer des textes (tokenisation, lemmatisation, nettoyage)

Mettre en œuvre des techniques d’extraction d’information et de classification simple de textes

Programme

Jour 1Introduction au Traitement Automatique du Langage et à NLTK

Présentation du NLP et de ses enjeux. Installation de Python et de NLTK. Présentation de l’environnement de travail (Jupyter/IDE). Premiers pas avec NLTK : structure des corpus et premiers traitements. Importation et exploration de corpus. Tokenisation : mots, phrases. Nettoyage basique des textes (stopwords, ponctuation). Exercices pratiques sur un corpus public.

Jour 2Techniques avancées de prétraitement textuel

Lemmatisation et stemming (racines des mots), gestion des stopwords avancée, normalisation des textes. Introduction à la modélisation du langage : n-grammes, fréquences de mots et de caractères, statistiques de textes. Visualisation des données textuelles (wordclouds, histogrammes, nuages de points). Extraction de mots clés simples. Travaux pratiques guidés sur des jeux de données variés.

Jour 3Analyse et tâches supervisées avec NLTK

Modèles d’analyse de sentiments basiques, création d’un classifieur avec NLTK (Naive Bayes). Mesure de performance des modèles. Découverte de l’expansion vers d’autres bibliothèques Python (spaCy, scikit-learn) pour aller plus loin. Réalisation d’un mini-projet : pipeline complet du prétraitement à la classification. Conseils pour le déploiement d’un projet NLP en production et bonnes pratiques. QCM final et étude de cas.

Méthode d'évaluation

QCM de validation des acquis en fin de formation
Études de cas supervisées à chaque session
Correction collective et retours personnalisés

Méthode d'apprentissage

Cours théoriques illustrés d’exemples concrets
Démonstrations techniques sur Jupyter Notebook
Nombreux exercices pratiques, études de cas et projets guidés
Remise d’un support de cours complet

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Maîtriser le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) avec NLTK : Les fondamentaux pour l’analyse de textes

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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