NLP-LOVE

Ce projet regroupe les concepts clés et les implémentations de code fréquemment abordés lors des entretiens en Machine Learning, Deep Learning et NLP, constituant une base théorique essentielle pour tout ingénieur en algorithmique.

Notes détaillées sur le livre « Introduction au traitement du langage naturel » par l'auteur de HanLP. Un ouvrage pédagogique expliquant les modèles algorithmiques sans se limiter à une énumération de formules. Couvre les concepts de base, la segmentation chinoise, l'étiquetage morphosyntaxique, la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction d'informations, le clustering, la classification de texte et l'analyse syntaxique.