Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.
Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
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.
