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Curso

Processamento de Linguagem Natural com spaCy

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 07/2025
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PythonMachine Learning4 h15 vídeos53 Exercícios4,450 XP7,971Certificado de conclusão

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Descrição do curso

Conheça o spaCy, um padrão da indústria para NLP

Neste curso, você vai aprender a usar o spaCy, uma biblioteca padrão da indústria que tá crescendo rápido, pra fazer várias tarefas de processamento de linguagem natural, como tokenização, segmentação de frases, análise sintática e reconhecimento de entidades nomeadas. O spaCy oferece recursos poderosos, fáceis de usar e prontos pra produção em uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural.

Aprenda as operações principais do spaCy

Você vai começar aprendendo as principais operações do spaCy e como usá-las para analisar textos e extrair informações de dados não estruturados. Então, você vai trabalhar com as classes do spaCy, como Doc, Span e Token, e aprender a usar diferentes componentes do spaCy para calcular vetores de palavras e prever semelhanças semânticas.

Treine modelos spaCy e aprenda sobre correspondência de padrões

Você vai praticar escrever padrões de correspondência simples e complexos para extrair termos e frases específicos usando EntityRuler, Matcher e PhraseMatcher a partir de dados não estruturados. Você também vai aprender a criar componentes personalizados do pipeline e dados de treinamento/avaliação. A partir daí, você vai mergulhar no treinamento de modelos spaCy e aprender como usá-los para inferência. Ao longo do curso, você vai trabalhar com exemplos reais e consolidar sua compreensão sobre como usar o spaCy em seus próprios projetos de PLN.

Pré-requisitos

Supervised Learning with scikit-learnPython Toolbox
1

Introduction to NLP and spaCy

This chapter will introduce you to NLP, some of its use cases such as named-entity recognition and AI-powered chatbots. You’ll learn how to use the powerful spaCy library to perform various natural language processing tasks such as tokenization, sentence segmentation, POS tagging, and named entity recognition.
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2

spaCy Linguistic Annotations and Word Vectors

Learn about linguistic features, word vectors, semantic similarity, analogies, and word vector operations. In this chapter you’ll discover how to use spaCy to extract word vectors, categorize texts that are relevant to a given topic and find semantically similar terms to given words from a corpus or from a spaCy model vocabulary.
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3

Data Analysis with spaCy

4

Customizing spaCy Models

Explore multiple real-world use cases where spaCy models may fail and learn how to train them further to improve model performance. You’ll be introduced to spaCy training steps and understand how to train an existing spaCy model or from scratch, and evaluate the model at the inference time.
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Processamento de Linguagem Natural com spaCy
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