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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Introduit le traitement du langage naturel, qui couvre le prétraitement du texte, l'analyse des sentiments et l'analyse des sujets, en mettant l'accent sur l'établissement d'un indice de risque pour le changement climatique.
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 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 de l'analyse de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de techniques de prétraitement et de modèles d'apprentissage automatique.
Introduit les bases de la recherche de l'information, couvrant la recherche par texte et booléen, la recherche de l'espace vectoriel et le calcul de la similitude.
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.
Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.
