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Introdução ao processamento de linguagem natural em Python

Aprenda técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural com Python e aplique-as em dados reais.

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Descrição do Curso

Neste curso, você aprenderá noções básicas de processamento de linguagem natural (NLP), como identificar e separar palavras, extrair tópicos em um texto e criar seu próprio classificador de notícias falsas. Você também aprenderá a usar bibliotecas básicas, como NLTK, juntamente com bibliotecas que utilizam a aprendizagem profunda para resolver problemas comuns do NLP. Este curso dará a você a base para processar e analisar textos à medida que avança em seu aprendizado de Python.
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Cientista de aprendizado de máquina em Python

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Processamento de linguagem natural em Python

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  1. 1

    Expressões regulares e tokenização de palavras

    Gratuito

    Este capítulo apresentará alguns conceitos básicos do NLP, como tokenização de palavras e expressões regulares para ajudar a analisar o texto. Você também aprenderá a lidar com textos que não estejam em inglês e com a tokenização mais difícil que possa encontrar.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introdução às expressões regulares
    50 xp
    Qual padrão?
    50 xp
    Praticando expressões regulares: re.split() e re.findall()
    100 xp
    Introdução à tokenização
    50 xp
    Tokenização de palavras com NLTK
    100 xp
    Mais regex com re.search()
    100 xp
    Tokenização avançada com NLTK e regex
    50 xp
    Escolha de um tokenizador
    50 xp
    Regex com tokenização NLTK
    100 xp
    Tokenização não-ascii
    100 xp
    Gráfico de comprimento de palavras com NLTK
    50 xp
    Prática de gráficos
    100 xp
  2. 2

    Identificação simples de tópicos

    Este capítulo apresentará a identificação de tópicos, que você pode aplicar a qualquer texto que encontrar na natureza. Usando modelos básicos do NLP, você identificará tópicos de textos com base em frequências de termos. Você fará experimentos e comparará dois métodos simples: bag-of-words e Tf-idf usando NLTK e uma nova biblioteca Gensim.

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  3. 3

    Reconhecimento de entidades nomeadas

    Este capítulo apresentará um tópico um pouco mais avançado: reconhecimento de entidades nomeadas. Você aprenderá a identificar quem, o quê e onde dos seus textos usando modelos pré-treinados em textos em inglês e em outros idiomas. Você também aprenderá a usar algumas novas bibliotecas, polyglot e spaCy, para adicionar à sua caixa de ferramentas NLP.

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colaboradores

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Hugo Bowne-Anderson
Collaborator's avatar
Yashas Roy

pré-requisitos

Python Toolbox
Katharine Jarmul HeadshotKatharine Jarmul

Founder, kjamistan

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