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Cette séance de cours couvre les tâches fondamentales de recherche de documents et de classification dans l'analyse de texte. Il commence par expliquer les défis que pose le traitement de données textuelles non structurées provenant de diverses sources comme le web et les médias sociaux. L'instructeur introduit le concept de recherche de documents, où les documents sont classés en fonction de leur similarité avec une requête. Ensuite, l'accent passe à la classification des documents, où les documents sont assignés à des classes prédéfinies. La séance de cours se penche également sur l'analyse des sentiments, la détermination du sentiment d'un texte et la détection des sujets, en identifiant les sujets dominants dans une collection de documents. Diverses techniques telles que l'apprentissage supervisé, les vecteurs caractéristiques et les modèles de sacs de mots sont discutés en détail, ainsi que l'importance des étapes de prétraitement comme la tokenisation, la suppression des mots stop et la normalisation des mots.