Processamento de linguagem natural aplicada com spaCy e LLMs

O processamento de linguagem natural está no coração dos aplicativos de software modernos, mas a transição do texto bruto para insights estruturados e acionáveis requer ferramentas robustas e prontas para a produção. Este curso abrangente baseado em texto orienta você através do spaCy, a principal biblioteca para PLN de força industrial. Você passará da compreensão de conceitos linguísticos básicos para a construção de pipelines altamente personalizados e aproveitará modelos de linguagem grandes e modernos (LLMs) para tarefas complexas de processamento de texto. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de PNL, incluindo tokenização, marcação de parte do discurso e análise de dependência; Construa pipelines de extração de informações personalizadas usando reconhecimento de entidade nomeada (NER) e correspondência baseada em regras; Configure pipelines baseados em transformadores para aproveitar as representações de linguagem de última geração; Integre grandes Modelos de linguagem perfeitamente em seus fluxos de trabalho usando o pacote spaCy-LLM; Crie componentes e extensões de pipeline personalizados para adaptar o spaCY ao seu domínio específico; Aplique técnicas de classificação de texto para categorizar documentos e analisar o sentimento. O curso começa com terminologia linguística essencial e mecânica central spaCy antes de passar para a personalização de pipeline e integrações avançadas de LLM. Você lerá explicações conceituais detalhadas, analisará exemplos de código limpo e praticará exercícios escritos estruturados. Este curso é projetado para desenvolvedores, analistas de dados e profissionais de tecnologia que desejam criar aplicativos de processamento de texto do mundo real. Nenhuma experiência prévia de PNL é necessária, embora seja recomendado um entendimento básico do Python. Comece a ler hoje para construir pipelines de linguagem natural de nível de produção.