NLP Data Prep: Limpeza e Pré-processamento de Texto em Python

Antes de criar sistemas poderosos de processamento de linguagem natural, você precisa aprender a limpar, estruturar e pré-processar o texto de forma eficaz. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e padrões de código práticos necessários para transformar texto bagunçado e do mundo real em entrada de alta qualidade para modelos de PNL.Você lerá explicações claras, estudará trechos de código estruturados e trabalhará através de exercícios escritos para aumentar a confiança na preparação de dados. O que você vai aprender: - Entenda o pipeline principal de pré-processamento de texto e tokenização. - Limpe o texto ruidoso removendo tags HTML, emojis e formatação indesejada usando expressões regulares. - Aplique técnicas de normalização, incluindo letras minúsculas, lematização e remoção de palavras de parada. - Prepare dados de texto para modelos de linguagem grandes e modernos e algoritmos tradicionais de PNL. - Use bibliotecas Python para agilizar seus fluxos de trabalho de pré-processamento. - Estruture texto bruto de diversas fontes em conjuntos de dados limpos prontos para análise. O curso começa com definições fundamentais de estruturas de texto antes de passar para expressões regulares práticas e técnicas avançadas de normalização.Você progredirá da manipulação de strings brutas para pipelines de dados totalmente estruturados. Projetado para iniciantes em PLN que têm uma compreensão básica da programação Python, este curso não requer experiência prévia em ciência de dados.Comece a dominar o primeiro passo essencial de qualquer projeto de processamento de linguagem natural bem-sucedido hoje.