Formation Text Mining : Extrayez la Valeur de Vos Données Textuelles

01.Introduction au Text Mining

• —Définition et enjeux du Text Mining
• —Données textuelles : structurées vs non structurées
• —Cas d'usage et applications métiers
• —Présentation des outils et environnements

02.Fondamentaux du Traitement du Langage Naturel (TLN)

03.Préparation et Nettoyage des Données Textuelles

04.Représentation Numérique du Texte

• —Méthodes Bag-of-Words (BoW)
• —Matrice Terme-Document (TDM)
• —Fréquence de Terme - Fréquence Inverse de Document (TF-IDF)
• —Introduction aux Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)

05.Identification d'Entités Nommées (NER) et Étiquetage

• —Concepts de NER et applications
• —Catégories d'entités : personnes, lieux, organisations
• —Modèles et outils d'extraction d'entités
• —Étiquetage POS (Part-of-Speech tagging)

06.Analyse de Sentiment et Opinion Mining

• —Définition et importance de l'analyse de sentiment
• —Approches basées sur lexicon
• —Approches supervisées (apprentissage automatique)
• —Visualisation des sentiments et applications

07.Classification de Texte

• —Principe de la classification de texte
• —Algorithmes supervisés pour la classification (Naïve Bayes, SVM)
• —Construction et évaluation de modèles de classification
• —Application : modération de contenu, routage de tickets

08.Regroupement de Documents (Clustering)

• —Introduction au clustering non supervisé
• —Algorithmes de clustering : K-means, DBSCAN
• —Mesures de similarité textuelle
• —Interprétation des clusters de documents

09.Extraction et Modélisation de Thèmes (Topic Modeling)

• —Latent Dirichlet Allocation (LDA) : principes
• —Application à la découverte de thèmes dans de grands corpus
• —Interprétation et validation des topics
• —Utilisation pratique pour l'analyse de corpus

10.Recherche d'Informations et Moteurs de Recherche

• —Principes fondamentaux des moteurs de recherche
• —Indexation et récupération d'informations
• —Mesures de performance (précision, rappel)
• —Cas d'usage et implémentation simple

11.Visualisation des Données Textuelles

12.Cas Pratiques et Bonnes Pratiques en Text Mining

• —Études de cas réels : Twitter, avis clients, etc.
• —Chaîne de traitement Text Mining complète
• —Éthique et biais dans le TLN
• —Bonnes pratiques et futures tendances