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Le traitement automatique des langues. Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle
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- Nombre de pages302
- FormatGrand Format
- PrésentationBroché
- Poids0.6 kg
- Dimensions17,6 cm × 25,0 cm × 1,7 cm
- ISBN978-2-10-080188-6
- EAN9782100801886
- Date de parution05/02/2020
- CollectionInfoPro. Management
- ÉditeurDunod
- PréfacierOlivier Delabroy
Résumé
François-Régis Chaumartin Pirmin Lemberger LE TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES Comprendre les textes grâce à l'intelligence artificielle Cet ouvrage s'adresse à tous ceux qui cherchent à tirer parti de l'énorme potentiel des technologies de traitement automatique des langues (natural language processing ou NLP), notamment celles d'analyse sémantique et de fouille de textes (text mining). Il est destiné aux non-spécialistes de l'intelligence artificielle qui brassent au quotidien des textes dans le cadre de leur activité professionnelle.
Il sera aussi précieux pour les data scientists, DSI, chefs de projet et consultants qui souhaitent analyser des textes pour en extraire de l'information. Ce livre présente un large panorama de cas d'usages. Il détaille aussi les technologies sous-jacentes, allant des classiques systèmes symboliques aux dernières avancées du machine learning et du deep learning. Combinant la théorie et la pratique, il présente : des applications du traitement du langage ; les bases de la linguistique informatique ; des formalismes de représentation du sens ; les principales tâches de traitement du langage ; les modèles récents de deep learning appliqués au NLP ; l'organisation typique d'un projet de ce type.
Il sera aussi précieux pour les data scientists, DSI, chefs de projet et consultants qui souhaitent analyser des textes pour en extraire de l'information. Ce livre présente un large panorama de cas d'usages. Il détaille aussi les technologies sous-jacentes, allant des classiques systèmes symboliques aux dernières avancées du machine learning et du deep learning. Combinant la théorie et la pratique, il présente : des applications du traitement du langage ; les bases de la linguistique informatique ; des formalismes de représentation du sens ; les principales tâches de traitement du langage ; les modèles récents de deep learning appliqués au NLP ; l'organisation typique d'un projet de ce type.