Fundamentos de Processamento de Linguagem Natural com Python

Os dados de texto são gerados em uma escala incrível todos os dias, mas fazer sentido requer habilidades especializadas.Este curso orienta você através dos fluxos de trabalho essenciais do Processamento de Linguagem Natural, permitindo que você transforme o texto bruto em inteligência acionável.Você começará dominando a terminologia central e os conceitos básicos da linguística antes de aplicá-los a cenários do mundo real.Através de explicações escritas e exemplos de código, você aprenderá a construir sistemas que podem classificar mensagens, detectar sentimentos e entender a estrutura da linguagem humana. Ao final deste curso, você será capaz de processar texto não estruturado e prepará-lo para análise computacional avançada. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de PNL, incluindo tokenização, marcação de parte do discurso e reconhecimento de entidade nomeada - Aplique técnicas de pré-processamento de texto usando bibliotecas poderosas como NLTK e Spacy - Construa e avalie modelos de aprendizado de máquina para classificação de texto e análise de sentimento - Pratique converter texto em representações numéricas usando vetorização e incorporações de palavras - Explore os desenvolvimentos modernos no campo, incluindo arquiteturas de transformadores e noções básicas de modelos de linguagem grandes - Implemente correspondência de padrões e expressões regulares para extrair dados específicos de documentos O currículo começa com os blocos de construção da análise de texto e progride para tópicos práticos como a integração Scikit-Learn e padrões de modelos de linguagem moderna. Este curso é perfeito para iniciantes e aspirantes a cientistas de dados que procuram um caminho claro e baseado em texto para o mundo da tecnologia da linguagem. Nenhuma experiência prévia com PNL é necessária, embora seja recomendado um entendimento básico do Python.