Classification de textes : catégorisation et étiquetage

Objectifs

Comprendre les principes de la classification automatique de textes
Apprendre à catégoriser des documents selon des critères définis
Utiliser des techniques d’étiquetage pour organiser les contenus
Maîtriser les outils et méthodes pour automatiser ces processus

Participants

Data analysts, documentalistes, développeurs, professionnels de l’information

Pré-requis

Connaissances de base en traitement du langage naturel recommandées

Programme

Introduction à la classification de textes et ses enjeux
Présentation des types de classification : binaire, multi-classes, multi-étiquettes
Algorithmes courants : Naïve Bayes, SVM, réseaux neuronaux
Préparation des données : nettoyage, vectorisation, embeddings
Construction et entraînement de modèles de classification
Évaluation des performances : précision, rappel, F-mesure
Applications pratiques : tri automatique, modération, analyse de sentiments
Techniques d’étiquetage manuel et automatique
Intégration dans des systèmes de gestion documentaire
Gestion des données déséquilibrées et amélioration continue
Outils et bibliothèques populaires (scikit-learn, TensorFlow, Hugging Face)
Limites et défis de la classification de textes
Bonnes pratiques et considérations éthiques

Exercices pratiques

Préparer un jeu de données pour classification
Entraîner un modèle simple de catégorisation
Étiqueter automatiquement un corpus de documents
Évaluer et optimiser les performances du modèle

Aptibox

Liste des outils et frameworks recommandés
Guide méthodologique pour préparer et annoter les données
Modèles pré-entraînés et datasets de référence
Ressources pour approfondir la classification textuelle

Référence

IAF185

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

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Coaching
Entrainement intensif
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