Je ferai des projets de traitement du langage naturel

Je travaille sur le traitement du langage naturel en utilisant Python, spaCy, Scikit-learn et Hugging Face Transformers, couvrant la classification de textes, l’analyse de sentiment, la reconnaissance d’entités nommées et l’analyse sémantique.

J’entame la cinquième et dernière année de mon diplôme d’ingénierie en intelligence artificielle, sur une durée de cinq ans.

Ma formation académique porte sur la tokenisation, le stemming, la lemmatisation, le Bag of Words, le TF-IDF, le PPMI, le Word2Vec, le GloVe, le FastText et les embeddings contextuels. J’ai étudié des algorithmes NLP traditionnels tels que Naive Bayes et SVM, aux côtés des architectures Transformer modernes, de l’auto-attention, de BERT et de l’apprentissage par transfert. Je sais comment préparer des ensembles de textes, choisir les représentations, entraîner des classificateurs et évaluer leurs performances.