Traitement du langage naturel

Comprendre le Machine Learning

Sara Billen

Curriculum Manager at DataCamp

Traitement du langage naturel (NLP)

Capacité des ordinateurs à comprendre le sens du langage humain

Comprendre le Machine Learning

Sac de mots

Sac de mots

Comprendre le Machine Learning

Sac de mots

« U2 is a great band »

Mot Fréquence
U2 1
Queen 0
is 1
a 1
great 1
band 1

« Queen is a great band »

Mot Fréquence
U2 0
Queen 1
is 1
a 1
great 1
band 1
Comprendre le Machine Learning

Sac de mots : n-grammes

« That book is not great »

Mot Fréquence
That 1
book 1
is 1
not 1
great 1

2-gramme (bigramme)

Groupe Fréquence
That book 1
book is 1
is not 1
not great 1
Comprendre le Machine Learning

Sac de mots : limites

  • Les comptes de mots ne tiennent pas compte des synonymes
  • Exemple : « blue »
    • « sky-blue »
    • « aqua »
    • « cerulean »
  • À regrouper comme une seule caractéristique

bleu

Comprendre le Machine Learning

Plongements de mots

Plongements de mots

  • Créer des caractéristiques qui regroupent des mots similaires
  • Les caractéristiques ont un sens mathématique :

$$

king - man + woman = queen

Comprendre le Machine Learning

Traduction automatique

Traduction avec réseau de neurones

Comprendre le Machine Learning

Applications

  • Traduction automatique
  • Assistants conversationnels
  • Assistants personnels
  • Analyse des sentiments
  • …

Homme qui clavarde avec un robot conversationnel sur un téléphone intelligent

Comprendre le Machine Learning

Apprentissage profond

  • Deux types de problèmes
    • Vision par ordinateur
    • Traitement du langage naturel
  • Pourquoi l'apprentissage profond ?
    • Problèmes complexes
    • Extraction automatique des caractéristiques
    • Beaucoup de données

Comprendre le Machine Learning

Passons à la pratique !

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