Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
Couvre la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore la capacité d'interprétation des modèles dans les PNL, en se concentrant sur les méthodes d'analyse et les explications locales pour comprendre les prédictions des modèles.
Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, y compris la tokenisation, le marquage en partie de la parole et l'intégration, et explore des applications pratiques comme l'analyse du sentiment.
Déplacez-vous dans des représentations neuro-symboliques pour la connaissance du sens commun et le raisonnement dans les applications de traitement du langage naturel.
