Plan du cours

Introduction à la génération de langage naturel (NLG)

  • Vue d'ensemble de la NLG et de ses applications
  • Comprendre le pipeline NLG
  • Introduction aux bibliothèques Python pour la NLG

Collecte et préparation des données

  • Collecte de données à partir de différentes sources
  • Nettoyage et prétraitement des données textuelles
  • Organisation du contenu pour la génération

Modélisation du langage pour le GNL

  • Introduction aux modèles de langage
  • Entraînement d'un modèle de langage pour la génération de texte
  • Ajustement des modèles de langage à l'aide de SpaCy et NLTK.

Planification des phrases et structuration du texte

  • Planification de la structure des phrases et du flux de contenu
  • Utilisation de modèles pour la génération de texte
  • Personnalisation de la structure du texte en fonction des cas d'utilisation

Génération de contenu et post-traitement

  • Générer du texte à partir de données structurées
  • Évaluer et affiner le contenu généré
  • Post-traitement et formatage des résultats

Techniques avancées de NLG

  • Utilisation de réseaux neuronaux pour la génération de texte (par exemple, modèles GPT)
  • Traitement du contexte et de la cohérence dans le texte généré
  • Exploration des applications du monde réel et des études de cas

Projet final : Construction d'un système de NLG

  • Définir la portée du projet
  • Construire et déployer un système NLG
  • Tester et évaluer le système

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Python expérience de programmation

Audience

  • Développeurs
  • Scientifiques des données
 21 Heures

Nombre de participants


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