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Corretor Ortográfico em Python: Aplicando técnicas de NLP

Resumo do curso

  • Aprenda conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
  • Saiba o que está por trás dos corretores ortográficos (spell checker).
  • Crie um corretor de palavras do zero, utilizando Python.
  • Utilize o NLTK uma das principais bibliotecas Python para NLP.
  • Aprenda o que são tokens e como utilizar NLTK para realizar a fragmentação de um texto.

Público alvo

Pessoas com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana, utilizando machine learning e inteligência artificial.

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Última atualização

29/05/2020

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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. Explorando um projeto de NLP

    • Explorando o problema por trás dos corretores
    • Importando um corpus textual
    • Tokenização
  2. Utilizando NLTK para tokenizar um texto

    • Avançando no processo de tokenização
    • Separando palavras de tokens
    • Contando e normalizando as palavras de um texto
    • O que são os Tipos de palavras?
  3. Desenvolvendo e testando o corretor de palavras

    • O que está por trás de um corretor?
    • Fatiando strings
    • Operação de inserção
    • Construindo a função corretor
    • Probabilidade das palavras geradas
  4. Avaliando a qualidade do corretor

    • Preparando dados de teste
    • Avaliando o corretor
  5. Incrementando o corretor

    • Operação de delete
    • Implementando o delete de caracteres
    • Avaliando o novo corretor
  6. Corrigindo os principais erros de digitação

    • Trocando as letras de uma palavra
    • Como inverter as letras de uma palavra
  7. Criando um corretor turbinado

    • Palavras desconhecidas ao vocabulário
    • Turbinando o gerador de palavras
    • Escolhendo as melhores candidatas
  8. Avaliando e interpretando o erro do corretor turbinado

    • Avaliando o resultado dos corretores

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