Objectifs pédagogiques
Identifier les fondements théoriques et les applications pratiques du Text Mining
Appliquer les méthodes traditionnelles et les approches modernes d’analyse
Mettre en œuvre des techniques de prétraitement et de feature engineering
Évaluer la similarité entre textes et effectuer la classification non supervisée
Implémenter des modèles de classification supervisée pour catégoriser les documents
Appliquer des techniques avancées de NLP et de Deep Learning pour des tâches spécifiques en traitement de texte
A qui s’adresse cette formation ?
Prérequis
Programme de formation
Introduction à la formation Text Mining
Objectifs et contexte de la formation
Importance du Text Mining dans le contexte actuel
Aperçu du programme
Fondements du Text Mining
Définition du Text Mining
Principes de base et évolution
Applications pratiques et enjeux dans divers secteurs
Processus et Approches Traditionnelles
Récupération des données textuelles avec les API
Récupération et exploration du corpus de textes
Approches traditionnelles telles que Bag of Words (BoW) et N-Grams
Modèles de langue probabilistes et méthodes statistiques
Prétraitement des données textuelles (suppression des caractères accentués, stemming, lemmatization)
Exemple de cas pratiques : comparaison des résultats obtenus par les différentes approches sur des corpus variés
Feature Engineering pour la représentation de texte
Syntaxe et structure de textes
Vectorisation de mots et de documents
Techniques de word embeddings (Word2Vec, GloVe)
Approches basées sur les modèles de plongement de phrases
Utilisation du modèle TF-IDF, Transformer et Vectorizer
Construction de matrices de termes-document
Sélection des caractéristiques pertinentes pour l’analyse textuelle
Exemple de cas pratiques : création et utilisation de vecteurs de mots pour améliorer la représentation des textes
Similarité des textes et classification non supervisée
Mesures de similarité textuelle
Regroupement de documents (Clustering)
Techniques de réduction de dimension pour l’analyse de similarité
Identification des thèmes latents dans les corpus
Application de méthodes non supervisées à des jeux de données réels
Algorithmes de classification non supervisée
Exemple de cas pratiques : clustering de documents et identification de thèmes pertinents dans un ensemble de données spécifique
Classification supervisée du texte
Méthodes classiques de classification supervisée
Prétraitement et normalisation des données
Sélection des caractéristiques pour la classification
Explication des algorithmes tels que Multinomial Naïve Bayes, Régression logistique, Support Vector Machines, Random Forest, Gradient Boosting Machines
Évaluation des modèles de classification textuelle
Exemple de cas pratiques : construction et évaluation d’un modèle de classification pour la catégorisation de documents
Natural Language Processing (NLP) et Deep Learning
Introduction au traitement automatique du langage naturel (NLP)
Réseaux de neurones pour le traitement du langage naturel : NLTK, TextBlob, SpaCy, Gensim, Pattern, Stanford CoreNLP
Architectures de réseaux récurrents et réseaux neuronaux convolutifs
Applications avancées du Deep Learning en NLP : Theano, TensorFlow, Keras
RNN, Long Short-Term Memory, modèles bidirectionnels et Sequence-to-Sequence
Modèles RNN pour questions et réponses
Perspectives futures et tendances dans le Text Mining
Exemple de cas pratiques : application de modèles de Deep Learning pour des tâches spécifiques en traitement de texte
En apprendre davantage sur Text Mining
L’analyse textuelle, également connue sous le nom de Text Mining, est une discipline avancée du traitement de données qui vise à extraire des informations et des modèles significatifs à partir de documents textuels. Elle utilise des techniques telles que la tokenization, la lemmatization, l’extraction d’entités, et la modélisation de texte pour dégager des insights précieux. Ces méthodes sont essentielles pour comprendre les tendances, sentiments, et structures au sein de vastes ensembles de données textuelles, ouvrant ainsi la porte à des applications puissantes telles que l’analyse de sentiment, la classification de documents, et la recommandation de contenu. Maîtriser le Text Mining offre une opportunité inestimable de tirer parti de la richesse des données textuelles disponibles dans notre monde numérique en constante expansion.
