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Les essentiels du Text Mining/NLP

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Le texte représente une très grande partie des données digitales en ligne et hors ligne et l’analyse automatisée du texte (ou text mining en Anglais) est donc d’une importance capitale dans de nombreux domaines d'application. Ces derniers incluent par exemple les moteurs de recherche, les chatbots, le marketing digital, ou l’analyse des réseaux sociaux. Ce cours offrira un aperçu des techniques et des méthodes de pointe pour différentes tâches de text mining. Dans la suite, le contenu du cours est détaillé suivant une organisation correspondant aux tâches majeures du domaine.

  • Dates :17 au 19 septembre 2018
  • Durée :3 jours
  • Lieu :École polytechnique, Palaiseau (91)
  • Tarif :2090 € HT
  • Code :TMIN

Objectifs

Programme

Jour 1

MATIN
Théorie des tâches 1 et 2: Récupération d’informations et extraction de mots clés

APRÈS-MIDI
Séance de programmation pratique sur certains des sujets abordés dans la matinée. Mise en œuvre de l'index inversé et de requêtes,
extraction non-supervisée de mots clés.

Jour 2

MATIN
Théorie des tâches 3 et 4 (1/2): Apprentissage de vecteurs de mots et de documents, classification non supervisée et supervisée de
documents.

APRÈS-MIDI
Séance de programmation pratique sur certains des sujets abordés dans la matinée. Word2vec, doc2vec, Word Mover’s Distance.
Utilisation des vecteurs de mots ‘Google News’. Classification non-supervisée de documents.

Jour 3

MATIN
Théorie des tâches 3 et 4 (2/2): Apprentissage de vecteurs de mots et de documents, classification non-supervisée et supervisée de
documents + théorie de la tâche 5: Résumé de documents.

APRÈS-MIDI
Séance de programmation pratique sur certains des sujets abordés dans la matinée. Naive Bayes, régression logistique, SVM et
réseaux de neurones convolutionnels. Classification supervisée de documents.

 

Compétences acquises à l’issue de la formation
- compréhension des méthodes de text mining
- capacité à implémenter ces méthodes en Python

Intervenants

  1. Responsable scientifique
    Michalis
    Professeur au laboratoire d'informatique de l'Ecole polytechnique (LIX)

    Voir sa biographie complète ici

  1. Intervenant(s)
    Antoine
    Post-doctorant au laboratoire d'informatique de l'Ecole polytechnique (LIX)

    Voir sa biographie complète ici

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