NLP moderne : un classificateur neuronal simple

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux du traitement moderne du langage naturel (NLP), en mettant l'accent sur la mise en place de problèmes de NLP, d'intégration de mots et de modèles neuraux pour les tâches NLP. Il traite de la façon de représenter les mots en tant que vecteurs, de sélectionner un vocabulaire et de composer des ancrages de mots. La séance de cours se penche également sur les défis de la tokenisation, de la sélection du vocabulaire et de la composition vectorielle des mots. De plus, il explore la formation des ancrages de mots, l'étiquetage des séquences, la génération de texte et la prévision des étiquettes à l'aide d'une régression logistique. L'instructeur souligne l'importance de l'intégration de l'apprentissage qui permet la réussite des tâches et l'application de modèles pour les tâches au-delà de la classification.