Cours en présentiel

ECTS Maths : 3    ECTS Info : 3    Cours de Période 1   

• Teacher Marie Candito, Benoit Crabbé, Ewan Dunbar
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• Prérequis
• Modalités de validation du cours Contrôle continu + examen
• Volume horaire du cours 2h de cours par semaine
• Durée 10 semaines

Syllabus

• Familiarisation avec les principales méthodes du traitement automatique des langues (TAL)
• Appliquer des notions d’apprentissage à la modélisation du langage. Cas de l’apprentissage structuré (séquences et arbres)
• Présentation / utilisation des principales librairies incluant des modules de TAL prêts à l’emploi (Spacy, NLTK)
• Présentation / utilisation de librairies génériques d’apprentissage profond pour le TAL (pytorch)

Sommaire

• Linguistique 101
• Segmentation du texte, notion de mot, lexique, entités nommées
• Représentations sémantiques lexicales et sémantique distributionnelle
• Etiquetage morphosyntaxique
• Modélisation de séquences de mots
• Analyse syntaxique automatique de la langue naturelle
• Traduction automatique
• Quelques application à l’analyse textuelle (résumé, analyse de sentiment, anaphore, cartographie de texte, …)

Bibliographie

• Eisenstein, J. (2019). Natural Language Processing. MIT Press.
• Jurafsky, D., and Martin, J. (2019), Speech and Language Processing. Pearson.
• Russel, R. and Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.