Visão Geral

No Curso NLP with Python, você aprenderá noções básicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL), como identificar e separar palavras, como extrair tópicos de um texto e como construir seu próprio classificador de notícias falsas. Você também aprenderá a usar bibliotecas básicas como NLTK, juntamente com bibliotecas que utilizam aprendizado profundo para resolver problemas comuns de PNL. Este curso lhe dará a base para processar e analisar texto à medida que você avança no aprendizado de Python.

Objetivo

Ao participar do Curso NLP with Python, os participantes aprenderão:

• Fundamentos da PNL
• Ecossistema Python PNL
• Frequências de palavras e Lei de Zipf
• Modelagem de Tópico
• Classificação de Texto
• Visão geral de aplicativos avançados

Pre-Requisitos

• Programação Python e um bom entendimento dos conceitos de Machine Learning.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Text Mining and NLP

1. Overview of Text Mining
2. Need of Text Mining
3. Natural Language Processing (NLP) in Text Mining
4. Applications of Text Mining
5. OS Module
6. Reading, Writing to text and word files
7. Setting the NLTK Environment
8. Accessing the NLTK Corpora

Extracting, Cleaning and Pre-processing Text

1. Tokenization
2. Frequency Distribution
3. Different Types of Tokenizers
4. Bigrams, Trigrams & Ngrams
5. Stemming
6. Lemmatization
7. Stopwords
8. POS Tagging

Analyzing Sentence Structure

1. Syntax Trees
2. Chunking
3. Chinking
4. Context Free Grammars (CFG)
5. Automating Text Paraphrasing

Text Classification - I

1. Machine Learning: Brush Up
2. Bag of Words
3. Count Vectorizer
4. Term Frequency (TF)
5. Inverse Document Frequency (IDF)

Text Classification - II

1. Converting text to features and labels
2. Multinomial Naiive Bayes Classifier
3. Leveraging Confusion Matrix

Maven Site Reporting

1. Using plugins to add additional reports
2. Creating content
3. Building a multimodule site
4. Selecting individual reports
5. Creating custom templates and skins