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Linguagem Natural parte 2: Continuando com a análise de sentimento

Estudando esse mês:

Fabio julio da Luz Phelipe Araujo Mascarenhas Mariana De Moraes Nunes Tiago Airosa Ferreira dos Santos Gabriel Stankevix Soares

e mais 82 alunos(as)

Resumo do curso

  • Aprenda conceitos do Processamento de Linguagem Natural.
  • Realize Análise de Sentimento de modo automatizado.
  • Melhore os resultados de classificação normalizando os textos.
  • Aprenda como usar TF-IDF e Ngrams para melhorar a classificação.
  • Como a normalização dos textos melhora a visualização dos dados textuais.
  • Avance na utilização da biblioteca NLTK.
  • Aprenda a utilizar recursos do SKlearn para otimizar a classificação.

Público alvo

Esse curso é voltado para desenvolvedores com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana ou para pessoas com interesse em machine learning e inteligência artificial que querem iniciar a jornada por um dos maiores desafios da computação: o Processamento de Linguagem Natural.

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Última atualização

14/05/2020

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Instrutores

  • Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

Conteúdo Detalhado

  1. Otimizando a análise: o primeiro passo

    • Introdução
    • Explorando outras formas de tokenização
    • Diferenciando pareto e Word Clouds
  2. Melhorando a visualização

    • Stop words
    • Retirando a pontuação
  3. Normalização de textos

    • Unidecode para remoção de acentos
    • Medindo e comparando resultados
    • Padronizando o texto: convertendo em letras minúsculas
  4. Evitando flexões e derivações nas palavras

    • Stemming: uma técnica poderosa
    • Aplicando stemming nos dados
  5. TF-IDF e Ngrams: técnicas mais avançadas

    • TF-IDF: balanceando os pesos de cada palavra
    • Aplicando Tf-idf nos dados
    • Ngrams: criando “memória”
    • Conclusão

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