Curso de Linguagem Natural parte 2: Continuando com a análise de sentimento

Faça esse curso de Machine Learning e:

• 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.

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