Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em Python

Este capítulo apresenta a identificação de tópicos, que você pode aplicar a qualquer texto do mundo real. Usando modelos básicos de NLP, você vai identificar tópicos a partir de frequências de termos. Você vai experimentar e comparar dois métodos simples: bag-of-words e Tf-idf com NLTK, e uma nova biblioteca, Gensim.

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

Você vai aplicar os fundamentos do que aprendeu, junto com Machine Learning supervisionado, para construir um detector de "fake news". Vai começar aprendendo o básico de aprendizado supervisionado e seguir em frente escolhendo alguns atributos importantes e testando ideias para identificar e classificar artigos de fake news.