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Objectifs de la formation

Découvrir la NLP et ses applications concrètes

Installer, configurer et utiliser NLTK sur Python

Nettoyer et prétraiter des corpus textuels

Extraire, annoter et manipuler des entités textuelles (tokens, stemming, lemmatisation)

Appliquer des analyses avancées (POS tagging, chunking, extraction d’informations)

Mettre en place des pipelines de traitement NLP automatisés

Visualiser et interpréter les résultats

Initier une démarche de veille et d’intégration de modèles linguistiques pour vos projets

Programme

Jour 1Introduction au Traitement Automatique du Langage (NLP) et NLTK

Qu’est-ce que la NLP ? Présentation de NLTK. Installation, importation et découverte des ressources NLTK. Création de vos premiers corpus. Premiers outils de nettoyage et normalisation de texte. Exercices pratiques : tokenisation, suppression de la ponctuation et des stopwords.

Jour 2Analyse linguistique et Prétraitement des Textes avec NLTK

Stemming vs lemmatisation : définitions et mises en pratique. Utilisation du POS Tagging (part-of-speech). Filtrage et sélection des entités linguistiques. Extraction de n-grams. Cas pratiques sur des jeux de textes volumineux (actualités, réseaux sociaux). Exercices dirigés.

Jour 3Extraction d’Informations et Analyses Avancées sur Corpus Réel

Techniques d’analyse sémantique : chunking, arborescences syntaxiques. Extraction et comptage d’entités nommées (NER). Introduction à la visualisation (wordcloud, distribution, concordance). Construction de pipelines automatisés (cleaning, parsing, annotation). Mini-projet d’analyse exploratoire sur un corpus proposé par le stagiaire ou fourni par la formation. Conseils pour aller plus loin avec NLTK & alternatives (spaCy, TextBlob).

Méthode d'évaluation

QCM de validation des acquis en fin de chaque journée
Étude de cas fil rouge (mini-projet d’analyse d’un corpus réel)
Correction collective des exercices par partage d’écran et questions-réponses

Méthode d'apprentissage

Présentation interactive (slides, notebook Jupyter)
Démonstrations en direct sur des corpus réels
Exercices pratiques accompagnés & corrigés
Temps d’échange personnalisés pour répondre aux problématiques individuelles
Mise à disposition du notebook et des scripts pour réutilisation en entreprise

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Maîtriser le Traitement de Texte en Python avec NLTK : De l’Initiation à l’Analyse Avancée

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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