Processamento de linguagem natural

Semana 1

Essa aula introduz os usos e a história da NLP. Os tópicos incluem: 

  • A história dos processos de linguagem natural e como ela é usada na indústria hoje
  • Como analisar strings usando ferramentas poderosas de expressão regular em Python

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Semana 2

Essa aula ensina como usar ferramentas de NLP e técnicas de pré-processamento. Os tópicos incluem:

  • Explore técnicas como tokenização, remoção de palavras de parada e manipulação de pontuação
  • Implemente essas técnicas usando bibliotecas Python, como NLTK, TextBlob, spaCy e Gensim

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Semana 3

Essa aula apresenta como medir a similaridade entre palavras. Aprenda mais sobre:

  • Distância Levenshtein, que é usada para comparar a similaridade de duas palavras
  • Como os computadores codificam partes do texto em uma matriz de termos de documentos e o que é a premissa de "bag of words" 

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Semana 4

Essa aula mostra como o aprendizado de máquina é usado para classificação básica de texto. Os tópicos incluem:

  • Noções básicas de aprendizado de máquina e uma atualização da terminologia
  • Um fluxo de trabalho típico de aprendizado de máquina para duas abordagens diferentes de aprendizado de máquina para classificar e-mails como spam ou não spam

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Semana 5

Essa aula ensina um algoritmo para compreensão de linguagem natural e modelagem de tópico. Aprenda mais sobre:

  • Como usar o algoritmo Alocação Dirichlet Latente para extrair tópicos das matrizes documento-termo

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Semana 6

Essa aula continua tratando de como modelar e extrair tópicos em texto. Aprenda mais sobre:

  • Algoritmos alternativos para descobrir os tópicos incorporados em textos

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Semana 7

Essa semana explica os algoritmos de aprendizado de máquina para NLP. Os tópicos incluem:

  • Como usar uma rede neural para transformar palavras em vetores
  • Aplicações potenciais desses vetores (como classificação de texto e recuperação de informações)

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Semana 8

Continuando com o tópico a respeito de aprendizado de máquina, essa aula ensina mais sobre a aplicação de redes neurais. Os tópicos incluem:

  • Geração de texto usando cadeias de Markov e redes neurais recorrentes
  • Tópicos avançados em NLP, como o seq2seq

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