Summary  
This chapter introduces the programming concept of natural language processing, covering techniques for enabling code to understand, interpret, and generate human language.

General domain of usage  
Chatbots

Pour aborder ce cours avec confiance et le réussir, nous vous recommandons fortement de **suivre les cours suivants** au préalable (cliquez simplement dessus pour commencer) :

**Le traitement automatique du langage naturel (NLP)** est un domaine à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la linguistique et de l'informatique. Son objectif est de permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer le **langage humain**, alimentant des technologies telles que les moteurs de recherche, les assistants vocaux, les systèmes de traduction et les chatbots.

Le TALN intervient dans de nombreuses applications quotidiennes :

* **Moteurs de recherche** interprètent l’intention des requêtes ;
* **Assistants virtuels** comprennent les commandes vocales ;
* **Outils de traduction** offrent une conversion linguistique en temps réel ;
* **Analyse de sentiment** détecte les opinions et les émotions ;
* **Chatbots** fournissent une assistance automatisée instantanée.


Explorez les principes fondamentaux du traitement automatique du langage naturel (TALN) en apprenant les techniques essentielles de prétraitement du texte et les méthodes de représentation des données textuelles. Acquérez une expérience pratique avec les outils utilisés pour nettoyer, analyser et interpréter les informations textuelles. Développez les compétences nécessaires pour transformer le langage brut en informations structurées, établissant ainsi une base solide pour des applications avancées en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.

Explorez les fondamentaux du prétraitement de texte afin de préparer le texte brut pour l'analyse. Découvrez la tokenisation du texte, l'élimination des mots vides et la personnalisation de la tokenisation à l'aide d'expressions régulières.

Découvrez comment les mots peuvent être réduits à leur forme de base grâce à la racinisation et à la lemmatisation.
Maîtrise de l'étiquetage des parties du discours pour enrichir le texte avec un contexte grammatical et application de la lemmatisation sensible au POS.

Découvrez comment le texte peut être représenté par des nombres à l'aide de modèles d'espace vectoriel. Expérimentez concrètement en implémentant et en personnalisant deux modèles d'espace vectoriel populaires : sac de mots et TF-IDF.

Acquérir une compréhension approfondie des représentations vectorielles de mots et de leur capacité à capturer la signification sémantique. Explorer les architectures CBoW et Skip-gram utilisées dans Word2Vec, et les mettre en œuvre soi-même.

TALN et Ses Applications

Applications du TALN