Crée ton environnement IA local avec des logiciels libres (LLM, RAG, et plus)
Tu découvriras un ensemble de logiciels libres qui te permettront d'expérimenter l'intelligence artificielle générative en toute confidentialité.
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Tu apprendras à construire une bibliographie structurée en utilisant Python et isbnlib. Découvre comment effectuer une recherche approximative des ISBN sur Google Books grâce à un exemple complet fonctionnel.
Dans cet article, je te présente à travers une perspective historique et pratique les différents types d'intelligence artificielle.
Découvre les différences essentielles entre moteur de recherche, moteur de requête et modèles de langage. Apprends comment ils fonctionnent ensemble pour améliorer la compréhension et la récupération de l'information.
Tu découvriras ce qu'est l'analyse du langage naturel et comment ces techniques d'intelligence artificielle sont appliquées au texte en prose.
Tu découvriras comment naviguer dans les éléments légaux, techniques et éthiques essentiels pour bien planifier ton projet d'extraction web. Cet article est une ressource précieuse pour garantir que ton processus soit conforme et efficace.
Dans cet article, je vais te montrer comment installer CUDA et CuDNN sur Manjaro pour les utiliser avec spaCy. Suis ces étapes simples pour optimiser ta configuration de traitement du langage naturel.
Découvre les principaux défis de l'analyse du langage naturel en français, tels que l'écriture inclusive, les accords et la lemmatisation. Apprends comment naviguer dans ces complexités pour améliorer tes compétences.
Découvre comment nous avons utilisé l'analyse du langage naturel pour étudier les descriptions de livres censurés au Texas. Tu verras comment les outils comme spaCy et Scrapy sont employés dans ce contexte captivant.
Construit un corpus NLP depuis Amnesty International avec rvest en R, 7 entités dans SQLite, pour une classification non supervisée en droits humains.
4e partie de la série : méthodologie d'analyse linguistique des commentaires Facebook avec NLTK, Stanford CoreNLP, lemmatisation French LEFFF. Analyse statistique du niveau de langage, émojis, intertextualité, entités nommées et sémantique pour évaluer la pertinence.
Modélisation linguistique des commentaires Facebook : représentation vectorielle (LSA, LDA, word embeddings), classification de pertinence, défis (sarcasme, fautes), analyse de corpus francophones (Le Figaro, Radio-Canada, TVA) avec Python et NLP pour insights sur réseaux sociaux.
Analyse linguistique des commentaires Facebook : entités nommées (lieux, temps), prises de parole (expertise, position) et relations (intertextualité, interdiscursivité, multimodalité). NLP, Python, insights sur communication sociale.
Analyse linguistique des commentaires Facebook vs articles de presse : attributs linguistiques, discours, émojis, emphase, ponctuation, qualité. 1re partie série NLP traitement langue naturelle.