Como aprender PNL do zero em 2024: Um guia especializado

Conceitos fundamentais para você entender na PNL

Se você é um completo iniciante em PNL e não conhece os tópicos básicos e avançados que ela envolve, aqui estão alguns conceitos básicos de PNL que você precisa aprender. Isso serve para que você tenha uma ideia de como é trabalhar com PNL. 

Pré-processamento de texto

O pré-processamento de texto converte dados brutos em um formato adequado para que os modelos de computador compreendam e processem esses dados. Ele processa todos os dados e, ao mesmo tempo, preserva o significado e o contexto reais da linguagem humana em números. Esse pré-processamento é feito em várias etapas, mas o número de etapas pode variar dependendo da natureza do texto e dos objetivos que você deseja alcançar com a PNL. 

As etapas mais comuns incluem: 

• Tokenização: Ele divide o texto em unidades menores chamadas tokens. Esses tokens podem ser palavras, caracteres ou sinais de pontuação. Por exemplo, a frase "I want to learn NLP." (Quero aprender PNL) seria tokenizada em: I, want, to, learn, NLP,.. 
• Remoção de stopword: Stopwords são palavras sem significado no texto, como "is", "the" e "and". Se você remover essas palavras, será mais fácil se concentrar nas palavras significativas.
• Derivação: A holografia retira os sufixos e reduz as palavras à sua forma básica. Por exemplo, "going" será reduzido para "go".
• Lemmatização: A lematização reduz as palavras em lemas que são sempre significativos. É um processo demorado com um algoritmo mais complexo do que o stemming.

Saco de palavras (BoW) e TF-IDF

Tanto o bag-of-words quanto o TF-IDF são conceitos importantes em NLP para recuperação de informações. Aqui está uma visão geral de ambos os conceitos: 

• Bag-of-words são documentos que contêm palavras de coleção. Essa abordagem cria um recurso que representa cada palavra do corpus (uma coleção organizada de conjuntos de dados). Em seguida, ele atribui a cada recurso um valor com base no número de vezes que uma palavra aparece no texto. Você pode usá-lo para capturar ocorrências de palavras em grandes quantidades de dados.  
• TF-IDF baseia-se no modelo BoW. No entanto, ele dá mais importância às palavras que ocorrem com frequência em todo o corpus. Você pode usar esse modelo para destacar palavras notáveis no conteúdo de um documento. 

Embeddings de palavras

Os embeddings de palavras são representações de palavras em um espaço vetorial contínuo. Os modelos de machine learning dependem deles para que você entenda e trabalhe com dados de texto. Três técnicas de incorporação comumente usadas incluem Word2Vec, GloVe e FasText. Vamos ver o que os diferencia:

• Word2Vec usa palavras próximas para entender o contexto e capturar o significado semântico. No entanto, ele tem dificuldades com palavras fora do vocabulário (OOV) e só aprende embeddings para palavras encontradas nos dados de treinamento. 
• O GloVe cria uma matriz de co-ocorrência para registrar a frequência com que uma palavra aparece em um conjunto de dados. Colocar palavras semelhantes em um único lugar permite capturar as relações semânticas entre essas palavras. 
• FastText divide as palavras em subpalavras e aprende a incorporar essas partes menores, o que permite que ele retenha o significado semântico.

Modelos de idiomas

Qualquer tarefa de PLN - geração de texto ou reconhecimento de fala - precisa prever primeiro a probabilidade de uma sequência de palavras. É nesse ponto que os modelos de linguagem ajudam. Eles atribuem probabilidades a sequências de palavras e fazem com que os computadores entendam a linguagem humana. Dois modelos de linguagem comuns incluem: 

1. Modelos tradicionais de N-Gram: Esses modelos usam N-Gramas, que são as probabilidades de uma palavra com base nas palavras anteriores em uma sequência. Como eles dependem da contagem de sequências de palavras de grandes conjuntos de dados, enfrentam desafios com a escassez de dados. 
2. Modelos modernos baseados em aprendizagem profunda: A aprendizagem profunda mudou completamente com a introdução do Word2Vec e do GloVe. Esses modelos baseados em neuralismo criam incorporação de palavras que capturam relações semânticas, mas não conseguem lidar com palavras fora do vocabulário (OOV). 

Modelos modernos baseados em transformadores de aprendizagem profunda, como Bert e GPT, foram introduzidos para resolver problemas encontrados em modelos anteriores. Esses modelos capturam o contexto e o significado em frases inteiras. Veja como: 

• O BERT do Google lê o texto em ambas as direções para entender melhor o contexto do texto. Ele incorpora recursos semânticos e sintáticos para se destacar em tarefas como responder a perguntas e analisar documentos. 
• GPT usa uma abordagem unidirecional para prever a próxima palavra na sequência, e é por isso que ela pode criar conteúdo contextualmente correto e semelhante ao humano. 

Classificação e agrupamento de textos

A classificação de texto atribui categorias predefinidas a dados de texto usando modelos de saco de palavras e N-Gram. Por exemplo, se você tiver as palavras "BERT" e "GPT", ele criará duas categorias com base nessas palavras. Em seguida, isso será usado para treinar o modelo para prever a categoria do texto não visto. 

Enquanto o clustering agrupa itens semelhantes sem rótulos predefinidos, seu algoritmo examina os recursos de cada item para encontrar semelhanças e agrupar itens semelhantes. Por exemplo, as equipes de marketing podem incorporar o agrupamento para identificar grupos de consumidores com base em dados demográficos e exibir anúncios mais relevantes para impulsionar o crescimento. 

Aprendendo PNL em Python

O Python é popular para a PNL devido à sua simplicidade e às bibliotecas úteis. Portanto, quer você esteja apenas começando ou tenha alguma experiência em codificação, vamos ver como criar uma base sólida de PNL usando Python.

Por que Python para PNL?

O Python tem bibliotecas extensas, como NLTK, spaCy e TextBlob, que fornecem ferramentas para processamento, tokenização e muito mais. Sua comunidade ativa adiciona constantemente novos recursos e corrige bugs para aprimorar essas ferramentas. Isso significa que você pode contar com ele para obter recursos atualizados e suporte on-line. 

Além das bibliotecas, o Python também tem estruturas que são usadas na PNL. O TensorFlow e o PyTorch-NLP são duas dessas estruturas que você pode usar para classificação de texto, resposta a perguntas e análise de sentimentos.

Bibliotecas Python para NLP

Algumas das bibliotecas Python mais usadas para tarefas de PNL incluem: 

• NLTK (Natural Language Toolkit): Ele tem funções para identificar entidades nomeadas e criar árvores de análise. Você pode usá-lo para marcar partes do discurso e classificar o texto. Esses recursos fazem dele uma opção para usuários iniciantes e experientes. 
• spaCy: Embora o NLTK seja excelente para tarefas básicas, como tokenização e trabalho com stopwords, o spaCy lida com essas tarefas com mais rapidez e precisão. Além disso, ele se destaca na análise de dependência, o que significa que permite que você entenda as relações entre as palavras em uma frase. Você pode usá-lo para aplicativos de nível de produção. 
• Gensim: Se você quiser trabalhar com embeddings de palavras como o Word2Vec, o Gensim será sua biblioteca de referência. Ele encontra semelhanças de palavras e palavras relacionadas a grupos. Você também pode usá-lo para processar grandes corpora, pois ele pode lidar com grandes conjuntos de dados de texto.  
• Transformers (Hugging Face): Essas bibliotecas oferecem acesso fácil a modelos mais treinados, como o BERT e o GPT. Você pode usar essas bibliotecas para ajustar os modelos em seus próprios conjuntos de dados. Por exemplo, você pode executar tarefas como reconhecimento de entidades nomeadas e geração de letras de músicas no estilo que desejar. 

Como aprender PNL do zero

Como a PNL é um campo vasto, parece desafiador para os iniciantes aprendê-la do zero. Mas você deve começar com o básico, como pré-processamento de texto e incorporação de palavras, e depois passar para tópicos avançados, como aprendizagem profunda. 

Elaborei um guia passo a passo para ajudar você a iniciar sua jornada na PNL do zero: 

Etapa 1: Compreender os conceitos básicos de dados de texto

Como a preparação de dados é o núcleo de qualquer tarefa de PNL, você deve começar entendendo a estrutura de dados de texto e aprendendo a analisar diferentes tipos de dados, como frases, parágrafos ou documentos. 

Etapa 2: Aprenda técnicas de pré-processamento de texto

Em seguida, você aprenderá sobre pré-processamento de texto (preparação de dados para análise). Dessa forma, você entenderá como as pontuações são removidas, como o texto é convertido em letras minúsculas e como os caracteres especiais são tratados. Embora essas tarefas possam parecer simples, a ciência e a lógica por trás delas ajudarão você a entender como os modelos de PNL processam o texto.

Quando você tiver entendido tudo, pratique com exemplos do mundo real. Encontre amostras de texto em sites ou plataformas de mídia social. Em seguida, aplique diferentes métodos de limpeza a esse texto. Essa abordagem prática ajudará você a ver em primeira mão como o pré-processamento transforma dados confusos em um formato pronto para análise.

Ao praticar, você entenderá por que cada etapa é importante e como ela contribui para o objetivo geral de preparar o texto para as tarefas de PNL. 

Etapa 3: Explorar métodos de representação de texto

Para trabalhar de forma eficaz com dados de texto em PNL, você precisa entender as diferentes formas de representar os dados. Comece aprendendo sobre métodos básicos, como bag-of-words e TF-IDF. Em seguida, você passará para técnicas avançadas, como word embeddings, e aprenderá como elas capturam o significado semântico das palavras. 

Aplique esses métodos a textos do mundo real, como artigos de notícias ou publicações em mídias sociais. Observe como cada técnica altera a maneira como o texto é analisado e afeta os resultados do modelo de PNL.  

Etapa 4: Trabalhar em tarefas de PNL

Em seguida, você entenderá conceitos como análise de sentimento, classificação de texto e reconhecimento de entidades nomeadas (NER). Comece com a análise de sentimento para identificar o sentimento que o texto expressa - positivo, negativo ou neutro. 

Para entender melhor esses conceitos, você pode praticar com o projeto do DataCamp, Who's Tweeting? Trump ou Trudeau. Depois de concluí-lo, você poderá analisar os tweets e os sentimentos que eles expressam. 

Em seguida, trabalhe na classificação e aprenda a classificar o texto em diferentes categorias. 

Etapa 5: Aprenda tópicos avançados de PNL

Agora, aprenda sobre habilidades avançadas, como aprendizagem profunda, modelos de linguagem e aprendizagem por transferência. Criar modelos do zero pode ser caro e demorado. É por isso que você deve aprender a usar modelos pré-treinados como o BERT. 

Faça o ajuste fino desses modelos para resumir artigos, responder a perguntas com base no texto e classificar diferentes artigos. Esses exemplos do mundo real ajudarão você a ter um melhor desempenho em tipos de texto específicos. 

Um exemplo de plano de aprendizado para PNL

Agora você sabe quais etapas devem ser seguidas para começar, portanto, siga este plano semanal e comece a aprender:

Como alternativa, você pode seguir o programa de habilidades NLP in Python da DataCamp, que contém vários cursos para levá-lo do nível iniciante ao avançado.

Melhores recursos para aprender PNL

Se você deseja aprender conceitos básicos ou avançados, há muitos recursos, de cursos on-line a tutoriais do YouTube, para que você tenha um bom começo. Aqui estão minhas principais opções: 

Cursos on-line

Os cursos on-line oferecem a você uma oportunidade de aprendizado contínuo. A DataCamp oferece alguns cursos excelentes que proporcionam a você um conhecimento aprofundado de PNL. Aqui estão alguns dos excelentes cursos de PNL no DataCamp: 

• Para noções básicas de PNL: Introdução ao processamento de linguagem natural
• Para aplicativos de nível de produção com NLP: PNL avançada com o SpaCy
• Para modelos de treinamento com o SpaCy: Processamento de linguagem natural com o SpaCy
• Descubra as ferramentas básicas de PNL em R: Introdução ao processamento de linguagem natural em R
• Use Python para processar texto em um formato adequado para machine learning: Engenharia de recursos para NLP em Python 

Livros e livros didáticos

Livros e manuais são ótimos para você aprender problemas e soluções práticas de PNL. Elas são úteis quando você está trabalhando em projetos longos e precisa entender novos conceitos.  

Você pode ler esses livros para se tornar proficiente nos conceitos da PNL:

• Para o básico: Processamento de fala e linguagem
• Para conceitos avançados de PNL: Processamento de linguagem natural com Python

Canais e tutoriais do YouTube

Quando se trata de aprendizado autodirigido, os tutoriais do YouTube são minhas escolhas preferidas. Existem alguns canais excelentes no YouTube dedicados apenas à PNL e suas implementações. Assim, você pode usá-los e praticar com eles. 

Aqui estão algumas das minhas melhores escolhas para você: 

• Para o básico: Lista de reprodução de processamento de linguagem natural (NLP)
• Para incorporação de palavras: Uma visão geral completa do Word Embeddings 
• Para o modelo baseado em transformador: O que é o BERT e como ele funciona?
• Para noções básicas de transformadores: Transformers para iniciantes 

Plataformas de prática

Se você gosta mais de praticar, experimente plataformas como Kaggle e Hugging Face. Eles oferecem milhares de conjuntos de dados para você trabalhar em casos de uso reais. Alguns recrutadores podem até pedir que você conclua tarefas de PNL em uma competição do Kaggle para um jogador. Portanto, vale a pena você praticar nessas plataformas. 

Confira os seguintes recursos:  

• Para conjuntos de dados simples: Os 25 melhores conjuntos de dados para projetos de PNL 
• Para conjuntos de dados complexos: Conjuntos de dados IMDB em Hugging Face
• Para comentários de clientes: Comentários da Amazon sobre a análise de sentimentos 

Dicas para dominar a PNL

Dominar a PNL exige um esforço consistente e uma abordagem prática. Aprendi muito em minha jornada de PNL e gostaria de compartilhar algumas dicas que me ajudaram ao longo do caminho. A prática regular com consistência é uma ótima maneira de continuar avançando. Mas aqui estão alguns conselhos importantes que você deve seguir se quiser se destacar rapidamente:

• Pratique regularmente: Continue praticando para entender o amplo espectro de conceitos e tarefas da PNL. Além disso, tente incorporar exercícios de PNL em sua rotina, seja por meio de desafios de codificação ou trabalhando em conjuntos de dados baseados em texto.
• Participe de grupos ou fóruns de estudo: Sempre me beneficiei das comunidades on-line quando se trata de projetos de tecnologia. Eles reúnem iniciantes, profissionais de dados, pesquisadores e especialistas em IA em uma única página. Por isso, não deixe de participar de fóruns para que você possa encontrar soluções para qualquer problema relacionado à PNL. 
• Trabalhe em projetos reais de PNL: Para se destacar, você deve transformar conceitos como incorporação de palavras e validação de modelos em software real. Comece seus próprios projetos ou contribua com iniciativas de código aberto para ganhar experiência prática e construir um portfólio.
• Mantenha-se curioso e continue aprendendo: Como a PNL está evoluindo rapidamente, seu futuro parece promissor. Portanto, crie o hábito de ler os artigos de pesquisa mais recentes, seguir líderes de pensamento e fazer cursos avançados para ficar à frente da curva.

Considerações finais

Não importa quem você seja - um graduado em ciência da computação (CS) ou alguém com anos de experiência, dominar a PNL pode lhe render funções especializadas. 

Mas lembre-se de que as tarefas de PNL variam muito. O que funciona para um problema pode não funcionar para outro, portanto, você deve adaptar sua abordagem com base nos desafios específicos e nos dados envolvidos. E isso é algo que você aprende ao aplicar o conhecimento teórico na prática. 

Para começar a aprender PNL do zero hoje mesmo, confira nosso programa de habilidades Processamento de linguagem natural em Python.