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Machine Learning for Text
1 Introduction à l'analyse de texte. - 2 Préparation du texte et calcul de similarité.
- 3 Factorisation matricielle et modélisation thématique. - 4 Regroupement de textes. - 5 Classification des textes : Modèles de base.
- 6 Modèles linéaires pour la classification et la régression.
- 7 Performance et évaluation des classificateurs. - 8 Exploration conjointe de textes avec des données hétérogènes.
- 9 Recherche d'information et moteurs de recherche. - 10 Modélisation du langage et apprentissage profond. - 11 Mécanismes d'attention et transformateurs.
- 12 Résumés de textes. - 13 Extraction d'informations et graphes de connaissances. - 14 Réponse aux questions.
- 15 Exploration d'opinions et analyse de sentiments. - 16 Segmentation de texte et détection d'événements.