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Traitement du Langage Naturel et Text Mining avec R

  • Référence GKDTM
  • Durée 3 jour(s)

Modalité pédagogique

Classe inter en présentiel Prix

EUR2,290.00

hors TVA

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Modalité pédagogique

La formation est disponible dans les formats suivants:

  • Classe inter en présentiel

    Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.

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Résumé

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Le text-mining ou fouille du texte regroupe l’ensemble des méthodes qui permettent de comprendre le  texte avec de façon  automatique. Le text-mining permet  d’analyser tout type de texte que ce soit des articles, des livres, des discours, des tweets…
L’objectif de ce cours est de comprendre le mécanisme utilisé pour analyser le texte pour en tirer des informations utiles et réaliser des modèles prédictifs.
On  apprendra à faire du text-mining  via des cas concrets en utilisant les librairies de R.

Prochaines dates

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Public

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Toute personne qui est intéressée par l’analyse des données textuelles pour en tirer l’information recherchée.
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Programme détaillé

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Introduction
  • Définition
  • Le text mining en pratique
  • Les Bénéfices du Textmining
  • Un exemple pratique

Les bases

  • Les Types de Text-mining
  • Sac de mots « bag of words »
  • Parcing Syntaxique
  • Processus d’analyse du texte
  • Manipulation de chaines de caractères
  • Vérification de l’orthographe
  • Fréquence des termes et associations
  • Exemple  dans R

La visualisation

  • Présentations simples
  • Présentations d’association
  • Présentation de réseaux
  • Exemple dans R

Analyse de sentiments

  • Sentiment Positifs
  • Sentiments Négatifs
  • Sentiments Contextuels
  • Les Librairies de R
  • Exemple dans R

 Modélisation

  • Méthodes de Classification
  • Calculs des distances
  • Mesures de similarités
  • Modèles Prédictifs
  • Evaluation et comparaison de modèles
  • Exemple dans R

Etude de Cas avec R

  • Extraction du Texte
  • Preprocessing du Text
  • Analyse du Texte
  • Clustering
  • Visualisation

 

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Pré-requis

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Une première expérience avec le langage R est recommandée.  Avoir suivi le cours « Programmation et Analyse Statistique avec R : U6PAR1G » serait un plus.

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