Décodage de la formation au traitement automatique du langage naturel Ppt

Diapositive 1

Cette diapositive répertorie les techniques de traitement du langage naturel telles que : l'induction de la grammaire, l'analyse des sentiments, l'exploration des aspects et la reconnaissance des entités de nom.

Remarques de l'instructeur :

• Induction de la grammaire : elle aide à utiliser la bonne grammaire lors de l'écriture
• Analyse des sentiments : la PNL est utilisée pour examiner les aspects positifs et négatifs de la phrase
• Aspect Mining: Aspect Mining est utilisé en PNL pour découvrir quels aspects sont favorables et lesquels sont mauvais
• Reconnaissance de l'entité de nom : elle est utilisée pour reconnaître les noms, les organisations, les lieux et les dates des personnes notables.

Diapositive 2

Cette diapositive présente quelques-unes des techniques de traitement du langage naturel telles que : la synthèse, la reconnaissance de sujet et la conversion de la parole en texte.

Remarques de l'instructeur :

• Résumé : la PNL peut également résumer le contenu et offrir l'essence du texte. Il note les phrases en fonction de leur ressemblance avec d'autres phrases
• Reconnaissance du sujet : la PNL examine le texte pour déterminer le sujet principal auquel il est lié. Il va extraire certains mots-clés et les organiser en catégories
• Conversion de la parole en texte : la parole en texte permet aux machines de comprendre le langage humain et de l'interpréter avec l'intention d'agir et de répondre de la même manière que les gens. L'idée principale derrière la PNL est de transmettre le langage humain en tant que données à des systèmes intelligents de synthèse vocale, qui peuvent ensuite être utilisés dans de nombreux domaines.