Mise en place d’un modèle NLP avec embeddings pré-entraînés

Scénario

Contexte : Une entreprise souhaite analyser automatiquement les tickets de support client. Le Problème : Les embeddings aléatoires donnent des performances limitées. Contraintes : Utiliser embeddings pré-entraînés (par exemple Word2Vec ou GloVe). Intégrer dans un réseau LSTM ou dense. Comparer avec embeddings aléatoires. Livrable attendu : Développer un modèle NLP intégrant embeddings pré-entraînés et analyser l’impact sur la performance.

Compétences ciblées