Visão Geral

Curso Natural Language Processing. O Processamento de Linguagem Natural é o uso de aprendizado de máquina e análise de dados para construir modelos e revelar insights baseados em dados de texto natural. Este Curso Natural Language Processing foi desenvolvido para desenvolvedores Python experientes que desejam aprender como aplicar estruturas e técnicas de processamento de linguagem natural de última geração, como as estruturas de código aberto SpaCy e NLTK, a qualquer tipo de dados de texto em linguagem natural. Os alunos que fizerem este curso descobrirão as técnicas mais recentes em análise semântica, modelagem de tópicos, classificação de texto e muito mais!

Objetivo

• Aprenda a trabalhar com arquivos de texto com Python
• Aprenda como trabalhar com arquivos PDF em Python
• Utilize expressões regulares para pesquisa de padrões em texto
• Use Spacy para tokenização ultrarrápida
• Aprenda sobre Stemming e Lematização
• Entenda a correspondência de vocabulário com Spacy
• Use a marcação gramatical para processar automaticamente arquivos de texto bruto
• Entenda o reconhecimento de entidade nomeada
• Visualize POS e NER com Spacy
• Use SciKit-Learn para classificação de texto
• Use alocação latente de Dirichlet para modelagem de tópicos
• Aprenda sobre fatoração de matriz não negativa
• Use o algoritmo Word2Vec
• Use NLTK para análise de sentimento
• Use Deep Learning para criar seu próprio chatbot

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python intermediários a experientes ou desenvolvedores experientes vindos de outra linguagem de programação.

Materiais

Conteúdo Programatico

Handling Text with Python

• Working with PDFs

Regular Expressions

Natural Language Processing

• Tokenization

• Stemming

• Lemmatization

Part of Speech Tagging

• Named Entity Recognition

• Sentence Segmentation

Text Classification

Semantics and Sentiment Analysis

Topic Modeling

SpaCy

NLTK

Deep Learning for Natural Language Processing