Analyse des données textuelles: bases et techniques

Cette séance de cours couvre les concepts fondamentaux de l'analyse de données textuelles, y compris la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets. L'instructeur explique comment prétraiter le texte pour les tâches d'apprentissage automatique, telles que la transformation du texte en vecteurs de caractéristiques à l'aide de matrices sac-de-mots et TF-IDF. Diverses techniques telles que la tokenisation, la suppression des mots d'arrêt et la normalisation des mots sont discutées. En outre, la séance de cours explore les défis liés au travail avec des données textuelles non structurées, telles que l’encodage de caractères, l’identification de la langue et la gestion du texte sur les médias sociaux. L'importance des techniques de post-traitement telles que la pondération IDF et la normalisation des lignes dans les matrices TF-IDF est soulignée, ainsi que des conseils pratiques pour améliorer les performances d'analyse des données textuelles.