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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/sumarizacao-de-textos-com-processamento-de-linguagem-natural/
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课程名称：文本摘要与自然语言处理 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语言，包括书面和口头的表达。该领域的实际应用包括语言翻译、语音识别、聊天机器人、自动问答系统、自动生成图像描述、视频添加字幕以及情感分类等。其中，自动文档摘要是重要应用之一，它可以生成文本的简洁总结。例如，当您需要阅读一篇50页的文章但没有足够时间时，可以使用摘要算法生成一份可配置长度的摘要，将50页的内容浓缩到仅20页，提炼出最重要的信息。 本课程将理论与实践结合，介绍三种文本摘要算法：(i) 基于频率、(ii) 基于距离以及(iii) 经典的Luhn算法，这是该领域最早的研究之一。课程中，我们将使用现代技术逐步实现这些算法，包括Python编程语言、NLTK（自然语言工具包）、spaCy库和Google Colab，确保您不会遇到软件安装或配置问题。 除了实现算法，您还将学习如何从博客和新闻源提取新闻，并使用HTML生成引人注目的摘要可视化！在手动实现算法后，课程还包括一个额外模块，您将使用特定库（如sumy、pysummarization和BERT summarizer）进行文档摘要。完成课程后，您将具备创建自己文本摘要算法的所有必要知识。
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, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases, dentre várias outras! Outro exemplo importante de aplicação é a sumarização automática de documentos, que consiste em gerar resumos de textos. Vamos supor que você precise ler um artigo com 50 páginas, porém, não possui tempo suficiente para ler o texto integral. Nesse caso, você pode utilizar um algoritmo de sumarização para gerar um resumo deste artigo. O tamanho deste resumo pode ser configurável, ou seja, você pode transformar 50 páginas em um texto com somente 20 páginas que contenha somente os pontos mais importantes do texto!Baseado nisso, este curso apresenta a teoria e principalmente a prática de três algoritmos de sumarização de textos: (i) baseado em frequência, (ii) baseado em distância e o (iii) famoso e clássico algoritmo de Luhn, que foi um dos primeiros esforços nessa área. Durante as aulas, implementaremos passo a passo cada um desses algoritmos utilizando tecnologias modernas, como a linguagem de programação Python, as bibliotecas NLTK (Natural Language Toolkit) e spaCy e o Google Colab, o que garantirá que você não terá problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local.Além de implementar os algoritmos, você também aprenderá como extrair notícias de blogs e de feed de notícias, bem como gerar visualizações interessantes dos resumos utilizando HTML! Após a implementação manual dos algoritmos, temos um módulo adicional no qual você utilizar bibliotecas específicas para sumarizar documentos, como por exemplo: sumy, pysummarization e BERT summarizer. Ao final do curso, você saberá tudo o que precisa para criar seus próprios algoritmos de sumarização!
