Analyses NLP complémentaires

Introduction au Natural Language Processing en R

Kasey Jones

Research Data Scientist

BERT et ERNIE.

De quoi s'agit-il :

  • BERT : Bidirectional Encoder Representations from Transformers
  • Modèle utilisé en apprentissage par transfert pour des tâches NLP
  • pré‑entraîné sur des données non étiquetées pour apprendre une représentation linguistique
  • ne requiert que peu de données étiquetées pour une tâche spécifique

À quoi ça sert :

  • tâches supervisées
  • créer des variables pour des modèles NLP

ERNIE : Enhanced Representation through kNowledge IntEgration

Introduction au Natural Language Processing en R

Reconnaissance d'entités nommées

De quoi s'agit-il :

  • classe les entités nommées dans un texte
  • Exemples : noms, lieux, organisations, valeurs

À quoi ça sert :

  • extraire des entités de tweets
  • aider les moteurs de recommandation
  • algorithmes de recherche
Introduction au Natural Language Processing en R

Étiquetage morpho‑syntaxique

De quoi s'agit-il :

  • annoter les mots avec leur catégorie grammaticale
    • noms, verbes, adjectifs, etc.

Comment c'est utilisé :

  • aide à l'analyse des sentiments
  • crée des variables pour des modèles NLP
  • enrichit ce que le modèle sait sur chaque mot du texte

Feature Engineering for NLP in Python

Introduction au Natural Language Processing en R

Récapitulons.

Introduction au Natural Language Processing en R

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