CHAPITRE 01 - INTRODUCTION AUX TRANSFORMERS
CHAPITRE 02 - CLASSIFICATION DE TEXTE
CHAPITRE 03 - ANATOMIE DES TRANSFORMERS
CHAPITRE 04 - RECONNAISSANCE D'ENTITE NOMMES MULTILINGUE
CHAPITRE 05 - GENERATION DE TEXTE
CHAPITRE 06 - RESUME DE TEXTE
CHAPITRE 07 - QUESTION ANSWERING
CHAPITRE 08 - RENDRE LES TRANSFORMERS EFFICACES EN PRODUCTION
CHAPITRE 09 - GERER UN NOMBRE LIMITE OU INEXISTANT D'ETIQUETTES
CHAPITRE 10 - ENTRAINER DES TRANSFORMERS A PARTIR DE ZERO
CHAPITRE 11 - DIRECTIONS FUTURES

Préparation

Text Classification (Classification de Texte)

La classification de texte est une tâche fondamentale en traitement automatique du langage naturel (NLP). Elle consiste à attribuer une ou plusieurs étiquettes à un texte donné. Par exemple, classer des avis clients comme positifs ou négatifs, ou catégoriser des articles de news par sujets (politique, sport, technologie, etc.). Dans cette section, vous apprendrez les bases théoriques de la classification de texte et l’importance de cette tâche dans divers domaines comme la détection de spam, l’analyse de sentiments, et bien d’autres.

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