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Processamento de Linguagem Natural com spaCy e Python
Aprenda os conceitos de processamento de linguagem natural! Construa um classificador de sentimento com dados do Twitter

This Course Includes
udemy
4.7 (305 reviews )
3h 14m
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Processamento de Linguagem Natural com spaCy e Python
A área de Processamento de Linguagem Natural - PLN (Natural Language Processing - NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, sumarização de textos, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases, dentre várias outras! Atualmente, este setor está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural, ou seja, aprender essa área pode ser a chave para trazer soluções reais para necessidades presentes e futuras. Baseado nisso,
este curso foi projetado para quem deseja crescer ou iniciar uma nova carreira na área de Processamento de Linguagem Natural, utilizando a biblioteca spaCy e a linguagem Python!
O spaCy é uma biblioteca desenvolvida com foco no uso em ambientes de produção, possibilitando a criação de aplicativos que processam e entendem grandes volumes de texto. Ela pode ser usada para extrair informações, entender linguagem natural ou preprocessar textos para posterior uso em modelos de deep learning. O curso está dividido em três partes: 1. Na primeira você vai aprender os
recursos mais básicos de Processamento de Linguagem Natural utilizando o spaCy
, como: part-of-speech, lematização, stemização, reconhecimento de entidades nomeadas, stop words, parsing de dependências, semelhanças entre palavras e tokenização 2. Na segunda parte criaremos um
classificador de emoções
utilizando frases em português, utilizando 100% os modelos de machine learning disponibilizados pelo próprio spaCy 3. Por fim, na terceira e última parte, criaremos um
classificador de sentimentos
utilizando uma base de dados do Twitter com textos em português Utilizaremos tecnologias modernas, como a linguagem Python e o Google Colab, garantindo que você não tenha problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local. Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)
What You Will Learn?
- Aprenda os conceitos básicos de processamento de linguagem natural, como: part-of-speech, lematização, stemização, stop words, parsing de dependências, semelhança entre palavras e tokenização .
- Utilize a biblioteca spaCy e o Google Colab para suas implementações de processamento de linguagem natural .
- Crie um classificador de sentimentos utilizando uma base de dados do Twitter em português .
- Crie implementações de processamento de linguagem natural no idioma português .
- Treine modelos de machine learning utilizando o spaCy.