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Curso

Linguagem Natural parte 2:

continuando com a análise de sentimento

Quero estudar na alura

4h

Para conclusão

5434

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda conceitos do Processamento de Linguagem Natural.
  • Realize Análise de Sentimento de modo automatizado.
  • Melhore os resultados de classificação normalizando os textos.
  • Aprenda como usar TF-IDF e Ngrams para melhorar a classificação.
  • Como a normalização dos textos melhora a visualização dos dados textuais.
  • Avance na utilização da biblioteca NLTK.
  • Aprenda a utilizar recursos do SKlearn para otimizar a classificação.

Público alvo_

Esse curso é voltado para desenvolvedores com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana ou para pessoas com interesse em machine learning e inteligência artificial que querem iniciar a jornada por um dos maiores desafios da computação: o Processamento de Linguagem Natural.

Thiago G Santos

linkedin

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.

Curso atualizado em 14/11/2023

Ementa

  1. Otimizando a análise: o primeiro passo

    • Introdução
    • Explorando outras formas de tokenização
    • Diferenciando pareto e Word Clouds
  2. Melhorando a visualização

    • Stop words
    • Retirando a pontuação
  3. Normalização de textos

    • Unidecode para remoção de acentos
    • Medindo e comparando resultados
    • Padronizando o texto: convertendo em letras minúsculas
  4. Evitando flexões e derivações nas palavras

    • Stemming: uma técnica poderosa
    • Aplicando stemming nos dados
  5. TF-IDF e Ngrams: técnicas mais avançadas

    • TF-IDF: balanceando os pesos de cada palavra
    • Aplicando Tf-idf nos dados
    • Ngrams: criando “memória”
    • Conclusão

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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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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Gostei do conteúdo e principalmente da didática, espero por mais aulas, vlw

Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento

Marcelo Muniz da Luz

Muito bom, rapido direto ao ponto e sem enrolacao, sem repetir exemplos. O tempo foi ideal para fazer tudo de uma vez, os outros cursos poderiam ser mais rapidos assim.

Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento

Ana Carolina Rafael Maia

Em todo curso de aprendizado de máquina eu sinto a necessidade de mais profundidade no tema. Sei que o instrutor sempre mostra os sites da biblioteca que está utilizando, porém gostaria que tivesse um tópico com um texto (ou vídeo), mostrando a parte teórica daquela lib, pois saber como as ela funciona é vital para saber as limitações.No mais, os cursos da Alura são de uma qualidade impressionante, é perceptível o cuidado que a equipe tem em elaborá-los.

Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento

Otávio Augusto

Aprenda Machine Learning com esse e outros cursos, comece agora!

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