Réseaux neuronaux pour la PNL

Cette séance de cours donne un large aperçu des approches modernes du réseau neuronal pour le traitement du langage naturel (NLP). Il couvre l'évolution de la linguistique basée sur le corpus, l'importance de l'intégration des mots et l'utilisation des réseaux de neurones pour les tâches de PNL. La séance de cours aborde des concepts clés tels que l'apprentissage des représentations de mots, l'utilisation de réseaux neuronaux pour transformer des vecteurs en sorties et l'application de modèles tels que word2vec, Glove et fastText. En outre, il explore les avantages et les inconvénients des réseaux neuronaux en PNL, y compris l’utilisation de perceptrons multicouches (MLP) et les procédures d’apprentissage impliquées. La séance de cours se termine par un aperçu de l'avenir de la PNL, y compris les techniques d'apprentissage par transfert comme ULMFIT, ELMO et BERT.