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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/spacy-python-processamento-linguagem-natural/
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课程名称：使用spaCy和Python进行自然语言处理 课程概述：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，旨在使计算机能够理解人类的书面和口语语言。实际应用包括语言翻译、文本转语音、聊天机器人、自动问答系统、文本摘要、图像描述生成、视频字幕添加、情感分类等。随着该领域对自然语言处理解决方案的需求不断增加，学习这一领域可能成为提供现实需求解决方案的关键。该课程专为希望在自然语言处理领域成长或入门的学生设计，使用spaCy库和Python语言。spaCy是一款专注于生产环境的库，可处理和理解大量文本，支持信息提取、自然语言理解以及文本预处理，便于后续的深度学习模型使用。 课程分为三个部分： 1. 第一部分：学习spaCy的基础自然语言处理功能，包括词性标注、词形还原、词干提取、命名实体识别、停用词、依存句法分析、词语相似性和分词。 2. 第二部分：使用spaCy提供的机器学习模型，创建一个使用葡萄牙语句子的情感分类器。 3. 第三部分：基于Twitter的数据集，创建一个情感分类器，处理葡萄牙语文本。 课程还将使用现代技术，如Python语言和Google Colab，确保学员在本地机器上无安装或软件配置问题。 准备好在您的职业生涯中迈出重要步伐了吗？期待在课程中见到您！
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: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 tokenizaçãoNa segunda parte criaremos um classificador de emoções utilizando frases em português, utilizando 100% os modelos de machine learning disponibilizados pelo próprio spaCyPor fim, na terceira e última parte, criaremos um classificador de sentimentos utilizando uma base de dados do Twitter com textos em portuguêsUtilizaremos 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!:)
