Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore le traitement des données texte, en dérivant des ensembles de données propres à partir de textes non structurés, et diverses techniques d'analyse de texte.
Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.
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.
Explore l'extraction de connaissances à partir du texte, couvrant des concepts clés tels que l'extraction de phrases clés et la reconnaissance d'entités nommées.
Couvre le clustering, la classification et le support des principes, des applications et de l'optimisation des machines vectorielles, y compris la classification non linéaire et les effets du noyau gaussien.
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.
Couvre la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés.
