Traitement du Langage Naturel (NLP)
133 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Qu'est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

  • Une discipline qui se concentre sur la musique
  • Une discipline qui traite de la compréhension et de la génération du langage naturel par les machines (correct)
  • Une technique pour améliorer le graphisme informatique
  • Une méthode pour traiter les données numériques

    • Quel est l'un des objectifs principaux du cours de NLP ?

  • Développer des jeux vidéo
  • Apprendre à utiliser des outils de dessin numérique
  • Comprendre les concepts fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (correct)
  • Construire des sites Web sans code

    • Quelle technique est principalement utilisée dans les algorithmes de traduction automatique?

  • Traducteurs humains
  • Conversion phonétique
  • Traduction automatique statistique (correct)
  • Traduction littérale

    • Quel est le principal avantage de l'analyse des sentiments par rapport aux méthodes traditionnelles?

    <p>Elle est plus rapide et efficace</p> Signup and view all the answers

    Parmi les bibliothèques Python, lesquelles sont utilisées pour le NLP ?

    <p>NLTK et SpaCy</p> Signup and view all the answers

    Comment l'analyse des sentiments peut-elle aider les entreprises?

    <p>En améliorant les produits basés sur les retours clients</p> Signup and view all the answers

    Dans quelle étape du traitement du langage naturel les textes sont-ils nettoyés et préparés pour l'analyse ?

    <p>Phase de prétraitement</p> Signup and view all the answers

    Quelles tâches les modèles de base en NLP peuvent-ils réaliser ?

    <p>Classification de texte, analyse de sentiment et extraction d'entités nommées</p> Signup and view all the answers

    À quoi servent les algorithmes de marketing utilisant le NLP?

    <p>À prédire le comportement d'achat des internautes</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi le NLP est-il important dans le domaine de l'IA ?

    <p>Il est essentiel pour la compréhension et l'interaction humain-machine</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le 'Opinion Mining'?

    <p>Une technique d'analyse de sentiments</p> Signup and view all the answers

    Quel domaine ne relève pas directement des applications du NLP ?

    <p>Analyse de données financières</p> Signup and view all the answers

    Quel problème l'analyse des sentiments cherche-t-elle à résoudre pour les entreprises?

    <p>Mesurer le niveau de satisfaction des clients</p> Signup and view all the answers

    Quel est un exemple d'application de la traduction automatique?

    <p>Google Translator</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue le NLP à l'interface entre la science informatique et la linguistique ?

    <p>Il permet la compréhension et la génération du langage naturel par les machines</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi les consommateurs préfèrent-ils partager leurs opinions sur les réseaux sociaux plutôt que de remplir des questionnaires?

    <p>Les réseaux sociaux sont plus accessibles et rapides</p> Signup and view all the answers

    Quels termes peuvent être considérés comme synonymes dans certains contextes ?

    <p>Grand et large</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi l'ambiguïté des langues naturelles complique-t-elle la mise en œuvre de la NLP pour les machines ?

    <p>Les caractéristiques imprécises des langues rendent la compréhension difficile</p> Signup and view all the answers

    Quelle intention peut avoir un auteur lorsqu'il utilise de l'ironie ou du sarcasme ?

    <p>Exprimer un sens opposé au sens littéral</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des défis majeurs de la NLP par rapport à la maîtrise d'une langue par les humains ?

    <p>Les humains appliquent des nuances émotionnelles et culturelles</p> Signup and view all the answers

    Quelle description pourrait correspondre au terme « grand » dans un autre contexte ?

    <p>Âge</p> Signup and view all the answers

    Quel montant peut un annonceur reverser chaque fois qu'un visiteur clique sur une annonce ?

    <p>50 dollars</p> Signup and view all the answers

    La classification de texte consiste à :

    <p>Attribuer des catégories prédéfinies à un texte</p> Signup and view all the answers

    Quelle application des méthodes NLP permet de corriger les fautes d'orthographe dans un texte ?

    <p>Correction automatique</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue l'ouverture de la plateforme Facebook Messenger en 2016 dans le développement des chatbots ?

    <p>Elle a ouvert de nouvelles opportunités pour les chatbots.</p> Signup and view all the answers

    Les méthodes NLP peuvent être utilisées pour :

    <p>Analyser des données de ventes et des enquêtes</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la fonction principale de la reconnaissance de caractères dans les méthodes NLP ?

    <p>Extraire des informations à partir de différents types de documents</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'analyse aide Google à générer des profits en affichant des publicités ciblées ?

    <p>Analyse de données utilisateurs</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que l'encodage de caractères permet de faire ?

    <p>Représenter des caractères sous forme de valeurs numériques</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal des points de code dans le traitement du texte?

    <p>Stocker et manipuler du texte</p> Signup and view all the answers

    Quel encodage de texte est limité à 128 caractères?

    <p>ASCII</p> Signup and view all the answers

    Quelle est une limitation de l'encodage ASCII?

    <p>Il ne peut pas représenter de caractères non anglais.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal avantage de l'encodage UNICODE par rapport à ASCII?

    <p>UNICODE peut représenter tous les caractères des différentes langues.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le code maximum utilisé par UNICODE?

    <p>65535</p> Signup and view all the answers

    Quel type de caractères UNICODE permet de représenter?

    <p>Tous les caractères, y compris les caractères accentués</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'intervalle de codes en base 16 utilisé par UNICODE?

    <p>0000 à FFFF</p> Signup and view all the answers

    Quelle affirmation concernant l'encodage des textes est correcte?

    <p>L'UNICODE attribue régulièrement de nouveaux codes pour les nouveaux caractères.</p> Signup and view all the answers

    Quels sont les deux aspects essentiels à tout problème de NLP ?

    <p>Linguistique et apprentissage automatique</p> Signup and view all the answers

    Quel phénomène en langage naturel contribue à l'ambiguïté sémantique ?

    <p>Le contexte lexical</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est classiquement utilisée pour résoudre l'ambiguïté dans le NLP ?

    <p>Évaluation du contexte</p> Signup and view all the answers

    Quel est un défi majeur lors de la transformation d'un texte en langage naturel en information ?

    <p>Ambiguïté</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que la synonymie en langage naturel ?

    <p>Différentes manières d'exprimer la même idée</p> Signup and view all the answers

    La partie 'linguistique' dans NLP concerne principalement :

    <p>Le prétraitement et la transformation des données d'entrée</p> Signup and view all the answers

    Quel type de caractères couvre l'Unicode 00FF ?

    <p>Caractères latins accentués</p> Signup and view all the answers

    Quel est un aspect négatif de l'ambiguïté en langage naturel ?

    <p>Elle complexifie la compréhension des machines</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal objectif de la phase de prétraitement des données en NLP ?

    <p>Préparer et nettoyer les données</p> Signup and view all the answers

    Parmi les techniques suivantes, laquelle n'est pas utilisée dans le processus de prétraitement des données ?

    <p>Classification</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode consiste à segmenter le texte en phrases ou en mots ?

    <p>Tokenization</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi les sacs de mots ne permettent-ils pas une analyse contextuelle ou sémantique ?

    <p>Parce qu'ils se concentrent uniquement sur la fréquence des mots</p> Signup and view all the answers

    Quelle technique permet de supprimer les mots fréquents sans signification dans un texte ?

    <p>Suppression des stop words</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect des textes les algorithmes de NLP utilisent-ils pour le traitement ?

    <p>Les caractéristiques linguistiques</p> Signup and view all the answers

    L'étape de 'stemming' dans le prétraitement des données vise à :

    <p>Réduire les mots à leur racine</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la conséquence d'utiliser des techniques de prétraitement sur des données non nettoyées ?

    <p>Les résultats seront biaisés ou inexactes</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de la tokenisation dans le traitement de texte ?

    <p>Supprimer les caractères de ponctuation et les émojis</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal défi du stemming dans le prétraitement des textes ?

    <p>Déterminer les bons morceaux à couper des mots</p> Signup and view all the answers

    Comment la lemmatisation se différencie-t-elle du stemming ?

    <p>Elle prend en compte le contexte des mots</p> Signup and view all the answers

    Quelle technique permet de libérer de l’espace dans une base de données lors du prétraitement ?

    <p>La suppression des Stop Words</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but de transformer les données textuelles en données numériques ?

    <p>Appliquer les méthodes de Machine Learning</p> Signup and view all the answers

    Quels types de mots sont souvent retirés lors de la suppression des Stop Words ?

    <p>Les articles, pronoms et prépositions</p> Signup and view all the answers

    Quelle approche nécessite des dictionnaires détaillés pour son fonctionnement ?

    <p>Lemmatisation</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode est utilisée pour réduire un mot à sa forme de base ?

    <p>Lemmatisation</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal du word embedding ?

    <p>Capturer les similarités sémantiques, syntaxiques ou thématiques des mots.</p> Signup and view all the answers

    Les préfixes dans les mots peuvent avoir quel effet sur leur signification ?

    <p>Ils inversent souvent le sens d'un mot.</p> Signup and view all the answers

    Quelle technique est souvent utilisée pour construire des représentations vectorielles dans le processus de word embedding ?

    <p>L'entraînement de réseaux de neurones sur de grands corpus de textes.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qu'un n-gram ?

    <p>Une sous-séquence d'éléments dans une séquence donnée.</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi est-il pertinent d'utiliser des n-grams dans le traitement du langage naturel ?

    <p>Ils aident à capturer des relations entre des mots proches dans le texte.</p> Signup and view all the answers

    Comment sont généralement utilisés les préfixes et suffixes dans les word embeddings ?

    <p>Pour permettre une meilleure distinction entre mots opposés.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui caractérise un 2-gram dans la langue française ?

    <p>C'est une sous-séquence de deux lettres dans une séquence donnée.</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal défi associé à l'utilisation des n-grams pour l'embedding de mots ?

    <p>Ils peuvent générer une grande quantité d'informations redondantes.</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que la méthode Term-Frequency (TF) mesure principalement ?

    <p>Le nombre d'occurrences des tokens dans le corpus</p> Signup and view all the answers

    Quelle approche permet de tenir compte des mots utilises dans tout le corpus pour chaque texte ?

    <p>Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal inconvénient de la méthode Term-Frequency (TF) ?

    <p>Elle ne tient pas compte de l'ordre des mots</p> Signup and view all the answers

    Dans la méthode TF-IDF, quel facteur contribue à diminuer le poids d'un terme courant dans le corpus ?

    <p>Le nombre de documents contenant le terme</p> Signup and view all the answers

    Quel terme décrit la représentation des textes basée sur les occurrences plutôt que sur le sens ?

    <p>Bag-Of-Word</p> Signup and view all the answers

    Quelle limite commune est présente dans les approches TF et TF-IDF ?

    <p>Elles peuvent générer des vecteurs de grande taille</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi la méthode TF-IDF peut-elle parfois donner des résultats erronés dans certains cas d'application ?

    <p>Elle ne rend pas compte de l'ordre des mots</p> Signup and view all the answers

    Que signifie 'N' dans la formule du TF-IDF ?

    <p>Le total de documents dans le corpus</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal objectif de l'utilisation des n-grams dans fastText ?

    <p>Créer une représentation vectorielle basée sur des mots</p> Signup and view all the answers

    Comment est constitué l'embedding d'un mot selon fastText lorsque n=3 ?

    <p>De la somme des vecteurs associés aux n-grams et du vecteur du mot lui-même</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la contribution des n-grams dans le modèle de fastText ?

    <p>Ils améliorent la précision des représentations en tenant compte des contextes plus larges</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui caractérise un n-gram pour le mot 'where' avec n=3 ?

    <p>Il inclut des segments qui chevauchent le mot</p> Signup and view all the answers

    Quel exemple d'un n-gram est correct pour le mot 'where' avec n=3 ?

    <p>'wh'</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi utiliser une approche de brute force dans l'apprentissage des n-grams ?

    <p>Pour garantir que toutes les possibilités sont explorées</p> Signup and view all the answers

    Quel impact a l'utilisation des n-grams sur les représentations des mots ?

    <p>Cela améliore la précision des représentations en tenant compte des variations</p> Signup and view all the answers

    Quel est un avantage principal de la modélisation par n-grams dans fastText ?

    <p>Elle permet une meilleure capture des relations contextuelles</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de l'analyse syntaxique (POS tagging) dans le NLP?

    <p>Prédire la nature des constituants de la phrase</p> Signup and view all the answers

    Quelle forme d'analyse syntaxique implique une segmentation de texte en groupes de mots?

    <p>Shallow parsing or chunking</p> Signup and view all the answers

    Quel outil est principalement utilisé pour le traitement du langage naturel (NLP) en Python?

    <p>NLTK</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi l'étiquetage des parties du discours est-il crucial en NLP?

    <p>Pour permettre une analyse syntaxique plus approfondie</p> Signup and view all the answers

    Quels modèles de classification de texte sont considérés comme des modèles avancés en NLP?

    <p>BERT et GPT</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'analyse syntaxique se concentre sur les relations entre les mots dans une phrase?

    <p>Dependency parsing</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode ne fait pas partie des formes d'analyse syntaxique énumérées?

    <p>Neural parsing</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal objectif du POS tagging en traitement du langage naturel ?

    <p>Classer les mots par catégories grammaticales</p> Signup and view all the answers

    Quel rôle joue l'analyse syntaxique dans le traitement du langage naturel?

    <p>Elle aide à déterminer la structure grammaticale</p> Signup and view all the answers

    Parmi les subdivisions suivantes, laquelle n'est pas une catégorie de nom en POS tagging ?

    <p>Noms abstraits</p> Signup and view all the answers

    Quel outil permet la tokenisation d'un texte en Python ?

    <p>NLTK</p> Signup and view all the answers

    Quel processus est directement lié à la tokenisation ?

    <p>La lemmatisation</p> Signup and view all the answers

    Quelle fonctionnalité n'est pas incluse dans la suite NLTK ?

    <p>Développement d'applications Web</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'objectif principal de la lemmatisation ?

    <p>Réduire les mots à leur forme fondamentale</p> Signup and view all the answers

    Quel processus est essentiel avant d'appliquer des techniques de classification de texte ?

    <p>Le nettoyage et la préparation des données</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des algorithmes courants utilisés pour le traitement naturel du langage dans NLTK ?

    <p>Tokenizing</p> Signup and view all the answers

    Quelle bibliothèque est particulièrement adaptée pour la tokenization et le tagging POS ?

    <p>spaCy</p> Signup and view all the answers

    Comment spaCy traite-t-il les mots et les phrases lors de l'analyse de texte ?

    <p>Comme des objets</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la principale différence entre NLTK et spaCy concernant la gestion des modèles ?

    <p>spaCy gère les modèles tout seul, tandis que NLTK demande un choix</p> Signup and view all the answers

    Quelle langue n'est pas prise en charge par spaCy ?

    <p>Arabe</p> Signup and view all the answers

    NLTK est-il principalement conçu pour ... ?

    <p>Supporter de nombreux langages différents</p> Signup and view all the answers

    Pour quel type de projet spaCy est-il moins adapté ?

    <p>Création de chatbots</p> Signup and view all the answers

    Quel est un résultat direct de la représentation mot-vecteur ?

    <p>La compréhension des relations entre mots</p> Signup and view all the answers

    Quelle bibliothèque est généralement considérée comme plus récente et performante pour la tokenization ?

    <p>spaCy</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle principal de l'encodeur dans l'architecture des transformers utilisée par BERT ?

    <p>Lire le texte</p> Signup and view all the answers

    Parmi les étapes suivantes, laquelle est essentielle avant d'utiliser BERT ?

    <p>Effectuer la tokenisation des mots</p> Signup and view all the answers

    Quel type de modèle BERT l'utilisateur doit-il choisir ?

    <p>Un modèle de tailles différentes selon la tâche</p> Signup and view all the answers

    Quel est un exemple d'application de BERT dans le traitement automatique du langage ?

    <p>Classifier les tweets selon le sentiment</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi BERT se limite-t-il à un encodeur plutôt que d'utiliser un décodeur ?

    <p>Pour construire un modèle de représentation du langage</p> Signup and view all the answers

    Quel marqueur est ajouté à chaque phrase pour les distinguer lors de l'utilisation de BERT ?

    <p>Marqueur de position</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact principal de BERT sur l'apprentissage par transfert en NLP ?

    <p>Accroître les capacités de compréhension du langage</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la dernière étape après avoir préparé les données et choisi un modèle BERT ?

    <p>Importer le modèle dans une application</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principe fondamental sur lequel repose le classificateur Naive Bayes ?

    <p>Le théorème de Bayes avec indépendance conditionnelle</p> Signup and view all the answers

    Dans la formule du théorème de Bayes, que représente P(A|B) ?

    <p>La probabilité de A étant donné B</p> Signup and view all the answers

    Quel type d'attributs est spécifiquement traité par le classificateur Naive Bayes Gaussien ?

    <p>Attributs continus suivant une distribution normale</p> Signup and view all the answers

    Quels éléments P(A) et P(B) représentent dans le théorème de Bayes ?

    <p>Les probabilités a priori des événements A et B</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des usages principaux du classificateur Naive Bayes ?

    <p>Le filtrage de spam</p> Signup and view all the answers

    Quelle hypothèse le classificateur Naive Bayes fait-il concernant les caractéristiques ?

    <p>Les caractéristiques sont indépendantes les unes des autres</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect rend le classificateur Naive Bayes particulièrement efficace malgré sa simplicité ?

    <p>Son indépendance des caractéristiques</p> Signup and view all the answers

    Quel est un domaine d'application courant de Naive Bayes en dehors du filtrage de spam ?

    <p>L'analyse de sentiments</p> Signup and view all the answers

    Quel mécanisme permet au modèle GPT de comprendre les relations entre les mots et les phrases?

    <p>Attention auto-régressive</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des avantages notables des modèles GPT par rapport à un humain?

    <p>Ils génèrent du texte en quelques secondes.</p> Signup and view all the answers

    Pour quelles tâches les modèles GPT sont-ils particulièrement utilisés?

    <p>L'extraction de résumés</p> Signup and view all the answers

    Quelle phase précède l'entraînement spécifique des modèles GPT?

    <p>Pré-entraînement avec des données textuelles</p> Signup and view all the answers

    Quelle tâche ne fait pas partie des capacités des modèles GPT?

    <p>Animation 3D</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la nature principale des données utilisées pour le pré-entraînement des modèles GPT?

    <p>Données textuelles</p> Signup and view all the answers

    Quel aspect du modèle GPT lui permet d'exécuter plusieurs tâches différentes?

    <p>Son entraînement sur des milliards de données</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but principal de l'utilisation de l'attention dans les modèles GPT?

    <p>Assigner des poids aux mots</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introduction au NLP à l'ère de l'IA

    • Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est une discipline qui se concentre sur la compréhension, la manipulation et la génération du langage naturel par les machines.
    • Le NLP se situe à l'interface entre l'informatique et la linguistique, permettant aux machines d'interagir directement avec les humains.

    Plan du Cours

    • Introduction au NLP
    • Phase de prétraitement
    • Outils utilisés
    • Travaux pratiques

    Objectifs du Cours

    • Comprendre les concepts fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (NLP).
    • Utiliser des bibliothèques Python pour le NLP, telles que NLTK et SpaCy.
    • Appliquer les techniques de prétraitement des textes.
    • Construire des modèles de base pour des tâches de NLP comme la classification de texte, l'analyse de sentiment et l'extraction d'entités nommées.

    Chapitre 1 : Introduction

    • Définition
    • Importance
    • Applications courantes du NLP

    Définitions

    • Le NLP est une discipline qui porte sur la compréhension, la manipulation et la génération du langage naturel par les machines.
    • Le NLP se situe à l'interface entre la science informatique et la linguistique, visant une interaction directe machine-humain.

    Applications courantes du NLP

    • Traduction automatique
    • Analyse de sentiment
    • Marketing
    • Chatbots
    • Classification de texte
    • Extraction d'entités nommées

    NLP et Traduction Automatique

    • Le NLP a révolutionné la traduction automatique, permettant une traduction sans intervention humaine via des algorithmes.
    • Les applications utilisent des méthodes de traitement du langage naturel, nécessaires pour la modélisation des textes.
    • Exemples : Google Translator.

    NLP et Analyse de Sentiment/Opinion Mining

    • L'analyse des sentiments identifie les informations subjectives dans un texte pour extraire l'opinion de l'auteur.
    • Les marques peuvent exploiter ces données pour identifier le sentiment global à propos d'un produit ou d'un service, par exemples sur les réseaux sociaux.
    • Elle mesure le niveau de satisfaction des clients vis-à-vis des produits ou services.

    NLP et Marketing

    • Les spécialistes du marketing utilisent le NLP pour trouver des prospects potentiels.
    • Le NLP est essentiel pour analyser les données sur le comportement des utilisateurs sur les sites web, plateformes sociales et les moteurs de recherche avec les données de ventes, enquêtes et médias sociaux.
    • L'utilisation du NLP dans le marketing permet d'analyser le comportement des utilisateurs pour promouvoir des produits/services. Des études de marché sont aussi possibles. L'entreprise Google est un exemple.

    NLP et Chatbots

    • Les méthodes NLP sont centrales au fonctionnement des chatbots modernes.
    • Ils peuvent effectuer des tâches standards comme répondre aux questions, renseigner sur des produits, et gérer des interactions avec les clients.

    NLP et Autres Applications

    • Classification de texte : catégoriser des données en différentes catégories prédéfinies
    • Reconnaissance de caractères : extraire des informations des documents (factures, chèques…)
    • Correction automatique : outils de correction orthographique dans les logiciels
    • Résumé automatique : création de résumé de textes longs

    Représentation des Textes

    • Encodage de caractères: chaque caractère a une représentation numérique.
    • ASCII: standard d'encodage de caractères, qui attribue des numéros uniques à chaque lettre, chiffre et symbole.
    • Unicode: standard d'encodage de caractères qui permet de représenter plus largement de caractères.
    • Exemples: ASCII: 0 à 127 et UNICODE 0 à 65535. Le Unicode permet la représentation d'un large éventail de caractères (y compris les alphabets).
    • Différents types d'encodage des caractères : ASCII, UTF-8, etc. ASCII est limité à 128 caractères, tandis que Unicode supporte un nombre considérablement plus grand.
    • Les différents encodages des caractères sont importants pour le traitement du texte par les machines.

    NLP : Méthodologies

    • Linguistique : prétraitement et transformation des données pour une utilisation dans un modèle.
    • Apprentissage automatique : usage des modèles Machine Learning pour utiliser les données transformées.

    Perspectives et Enjeux du NLP

    • Ambiguïté : les mots peuvent avoir différentes significations en fonction du contexte.
    • Synonymie : les mêmes idées peuvent être exprimées avec des termes différents.
    • Style d'écriture : l'expression varie selon l'auteur. Le NLP a du mal à interpréter l'intention et les nuances du langage humain.

    Studying That Suits You

    Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

    Quiz Team

    Related Documents

    Chapitre 1 Introduction PDF
    Chapitre 2 : Prétraitement PDF
    Chapitre 3 Quelques Outils - PDF

    Description

    Ce quiz explore les concepts fondamentaux du traitement du langage naturel. Il couvre des techniques comme la traduction automatique et l'analyse des sentiments, ainsi que leur importance dans le domaine de l'intelligence artificielle. Testez vos connaissances sur les applications et les outils du NLP !

    More Like This

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser