Processamento de Linguagem Natural com N-Grams e Classificação de Texto

Os dados de texto são altamente desestruturados, dificultando o processamento por algoritmos de aprendizado de máquina padrão. Para desbloquear o significado por trás das palavras, você precisa estruturar o texto usando técnicas de PNL como N-gramas. Este curso somente de texto orienta você através do processo de conversão de texto bruto em recursos numéricos significativos que os algoritmos podem entender. Você começará aprendendo a terminologia básica de PNL e os conceitos fundamentais de pré-processamento, incluindo a tokenização e o manuseio de palavras de parada. A partir daí, você explorará como o agrupamento de palavras adjacentes em bigramas e trigramas captura o contexto que as palavras individuais perdem. Você praticará a configuração do CountVectorizer em Python e a aplicação desses recursos estruturados para treinar modelos de classificação de texto. O que você vai aprender: - Entenda a terminologia básica de PNL e os fundamentos do pré-processamento de texto - Configure CountVectorizer para extrair unigrams, bigrams e trigrams - Limpe e normalize o texto bruto usando bibliotecas Python - Construa matrizes de recursos estruturados para algoritmos de aprendizado de máquina - Aplique modelos N-gram para resolver tarefas de classificação de texto do mundo real - Avalie o desempenho do modelo usando métricas de classificação padrão Este curso é projetado para iniciantes que querem construir uma base sólida no processamento de linguagem natural. Nenhuma experiência prévia de PNL é necessária, embora uma familiaridade básica com a programação Python o ajude a aproveitar ao máximo os exemplos e exercícios escritos. Comece sua jornada no processamento de linguagem natural e domine a classificação de texto hoje mesmo.