Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la représentation de documents, l'expansion des requêtes et TF-IDF pour le classement des documents.
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
Explore la sémantique lexicale, le sens des mots, les relations sémantiques et WordNet, en mettant en évidence les applications dans l'ingénierie du langage et la récupération d'informations.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Explore la gestion du texte, en se concentrant sur les matrices, les documents et les sujets, y compris les défis de la classification des documents et des modèles avancés comme BERT.
Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.
Plongez dans le traitement de grandes collections de textes numériques, en explorant les régularités cachées, la réutilisation du texte et l'analyse TF-IDF.
