Descrição
Processamento de Linguagem Natural com Python
Visão Geral do Curso
Bem-vindo ao curso definitivo de Processamento de Linguagem Natural! Meu nome é John Smith. Neste curso, aprenderemos como realizar o processamento de linguagem natural usando Aprendizado de Máquina, spaCy, NLTK, SciKit-Learn e Deep Learning.Detalhes do Curso
Você está interessado em aprender como processar linguagem natural usando Python? Não procure mais! Este curso é projetado para pessoas que desejam aprender os detalhes do processamento de linguagem natural usando a linguagem de programação Python. Começaremos pelos conceitos básicos, como abrir e trabalhar com arquivos de texto e PDF usando Python, e buscar padrões personalizados dentro de arquivos de texto usando expressões regulares. Ao longo do curso, abordaremos os fundamentos do processamento de linguagem natural, a biblioteca NLTK para Python, o spaCy mais recente para tokenização de alta velocidade, análise sintática, reconhecimento de entidades nomeadas e lematização. Também exploraremos conceitos básicos de PNL, como análise morfológica, lematização, palavras de parada, correspondência sintática e tokenização. Em seguida, exploraremos a marcação de partes do discurso, que atribui automaticamente palavras em um texto às suas partes apropriadas do discurso, como substantivos, verbos e adjetivos. Também aprenderemos sobre o reconhecimento de entidades nomeadas, que permite que o código entenda automaticamente conceitos como dinheiro, tempo, empresas e produtos, fornecendo informações de texto. Usando bibliotecas de visualização de ponta, poderemos visualizar essas relações em tempo real. Em seguida, mergulharemos na compreensão do Aprendizado de Máquina e na construção automática de sistemas de Aprendizado de Máquina para classificação de texto usando o Scikit-Learn. Com esse conhecimento, podemos diferenciar entre críticas positivas e negativas de filmes ou determinar mensagens de spam e e-mails legítimos. Expandiremos esse conhecimento para métodos de autoaprendizagem mais complexos para o processamento de linguagem natural, como modelagem de tópicos. Nesse processo, modelos de aprendizado de máquina detectam tópicos e conceitos-chave a partir de arquivos de texto brutos. Esta seção inclui uma sessão completa sobre tópicos avançados, como análise de sentimento usando a biblioteca NLTK, geração de vetores de palavras semânticas usando o algoritmo Word2Vec e construção do seu próprio chatbot usando deep learning. Com uma garantia de reembolso de 30 dias, você pode começar este curso sem preocupações. Torne-se um especialista em PNL hoje! Estou ansioso para vê-lo dentro do curso. John SmithEstimar frete
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