Dans le cours 2 de la spécialisation Traitement du langage naturel, vous : a) créerez un algorithme simple d'autocorrection en utilisant la distance d'édition minimale et la programmation dynamique, b) appliquerez l'algorithme de Viterbi pour l'étiquetage des parties du discours (POS), qui est vital pour la linguistique informatique, c) écrirez un meilleur algorithme d'autocorrection en utilisant un modèle de langage N-gram, et d) écrirez votre propre modèle Word2Vec qui utilise un réseau neuronal pour calculer les enchâssements de mots en utilisant un modèle continu de sac de mots.
Traitement du langage naturel avec des modèles probabilistes
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Traitement du langage naturel avec des modèles probabilistes
Ce cours fait partie de Spécialisation "Traitement du langage naturel"



Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
94 434 déjà inscrits
1,785 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utilisez la programmation dynamique, les modèles de Markov cachés et l'intégration de mots pour mettre en œuvre l'autocorrection, l'autocomplétion et l'identification des balises de partie du discours pour les mots.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modèle de Markov
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Prétraitement des données
Détails à connaître

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4 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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Avis des étudiants
- 5 stars
79,56 %
- 4 stars
14,89 %
- 3 stars
3,41 %
- 2 stars
0,83 %
- 1 star
1,28 %
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Révisé le 23 janv. 2022
This class is one of the best on the subject. The prof is very knowledgeable and explains concepts very clearly. The code in the assignments and lectures is super clean and structured incredibly well.
Révisé le 29 sept. 2020
Very good course! helped me clearly learn about Autocorrect, edit distance, Markov chains, n grams, perplexity, backoff, interpolation, word embeddings, CBOW. This was very helpful!
Révisé le 2 juil. 2020
This course is very good introduction to NLP Probabilistic models such as Hidden Markov model, N-Gram Language model, and Word2Vec with Python programming assignments.
Foire Aux Questions
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