Name: Curso NLP: trabalhando com similaridade de sentenças
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trabalhando com similaridade de sentenças

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293

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Explore modelos de similaridade de textos como o Word2Vec e Doc2Vec
Aplique técnicas de tratamento de texto para remoção de conteúdo sem significado
Utilize da técnica de lematização para uniformizar o texto mantendo o significado entre as palavras
Faça uso do modelo (Universal Sentence Encoder) USE para criar embeddings do texto
Avalie a similaridade entre textos a partir dos valores obtidos pela similaridade do cosseno
Desenvolver uma aplicação com Gradio para encontrar frases mais similares ao tema

Público alvo_

Pessoas estudantes de NLP, pessoas entusiastas com modelos de NLP, pessoas cientistas de dados.

Mirla Costa

Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.

Curso atualizado em 02/12/2024

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Ementa

Buscando a similaridade
- Entendendo as reviews
- Encontrando a similaridade entre as palavras
- Encontrando a similaridade entre sentenças
Ajustando os textos de review
- Iniciando o tratamento do texto
- Uniformizando o texto
- Executando correções nos dados
- Aplicando a Lematização
Otimizando o Doc2vec
- Obtendo resultados dos dados tratados
- Melhorando o treinamento do Doc2Vec
- Verificando a similaridade
Considerando o significado das frases
- Utilizando um modelo mais robusto
- Avaliando a similaridade
Transformando a similaridade em aplicação
- Iniciando a construção da aplicação
- Finalizando os passos da aplicação
- Utilizando o Gradio para executar a aplicação
- Testando a aplicação e fazendo o deploy

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Este e mais 5 cursos fazem parte das seguintes formações

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Formação
NLP com Python

8h
De curso

47
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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