Page 78 - Télécom Evolution Catalogue 2018
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OPINION MINING : E-REPUTATION ET
RECOMMANDATION
FC9BD12 DATES & LIEUX
2 jours 13 au 14 juin 2018 à Paris
5 au 6 décembre 2018 à Paris
1370 €
OBJECTIFS ET PRÉSENTATION
Développer et mettre en place des méthodes d’analyse automatique d’opinions dans diff érents types de texte (tweets, forums,
chatbot, transcription de l’oral, etc.). Suivre les diff érentes étapes de l’analyse de données textuelles (de l’analyse lexicale et syntaxique
aux méthodes de machine learning).
L’analyse automatique des opinions dans les interactions est un domaine en plein essor, poussé par les enjeux applicatifs du domaine
(recommandation, e-reputation, gestion de la relation client). L’analyse automatique d’opinions repose sur le développement :
1) de méthodes de traitement automatique des langues permettant l’analyse lexicale, syntaxique et sémantique des diff érents textes
2) de méthodes d’apprentissage (machine learning) permettant de créer des modèles d’opinions à partir de bases de données
textuelles.
BIG DATA Ingénieurs et chefs de projets travaillant sur l’analyse d’opinion.
PARTICIPANTS ET PRÉREQUIS
Des notions de programmation en Python sont requises pour suivre cette formation.
PROGRAMME
Introduction Techniques et concepts } wordnet et framenet
Méthodes de prétraitement et
Traitement automatique du langage } méthodes d'apprentissage
supervisé pour l'analyse
naturel de représentation des données
textuelles d'opinions
Impact sur le développement de
} étiquetage morphosyntaxique } méthodes d'apprentissage
méthodes d'analyse automatique non supervisé pour l'analyse
} représentation des documents
d'opinions d'opinions
} word embeddings
Synthèse et conclusion
ressources
} lexiques des opinions et des
sentiments
RESPONSABLE MODALITÉS PÉDAGOGIQUES
Chloé CLAVEL Travaux pratiques et études de cas.
Enseignant-chercheur à Télécom
ParisTech. Ses activité s de recherche
appartiennent au domaine de
l’Aff ective Computing. Elle a
précédemment travaillé en tant
que chercheuse à Thales Research
and Technology puis à EDF R&D.
Ses travaux concernant l’analyse
et le traitement de la parole et
plus particulièrement de la parole
émotionnelle ont notamment é té
abordé s dans un contexte applicatif
de gestion de la relation client sur
des corpus riches en expressions
spontanées (transcriptions manuelles
et automatiques des centres
d’appels, etc.).
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