Processamento de Linguagem Natural

Sobre o curso

Processamento de língua natural (PLN, em inglês: NLP) é uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais. Sistemas de geração de língua natural convertem informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano e sistemas de compreensão de língua natural convertem ocorrências de linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis por programas de computador. Alguns desafios do NLP são compreensão de língua natural, fazer com que computadores extraiam sentido de linguagem humana ou natural e geração de língua natural.

Course Content

Nivelamento

Python…para quem está começando
Fundamentos básicos de computação
Introdução à Teoria das Probabilidades
Métodos baseados em árvores
Regularização
Reamostragem
Classificação

NLP

01 – Usando modelos topicos contextualizados BERT
02 – Usando modelos BERT Multi Lingual ZeroShotTM
03 – Condução Inferência Wav2Vec2 Reconhecimento Fala
04 – Uso transformadores SPECTER pesquisa artigos investigação em NLP
05 – Como gerar texto usando diferentes métodos decodificação
06 – Geração texto usando GPT-Neo
07 – Transformador transferência Google Text-To-Text
08 – Usando BART parafraseamento transformadores simples
09 – Usando Transformer-XL combinando transformadores RNNs
10 – Modelos Transformadores
11 – Triagem arquivo texto NLP
12 – Reconhecimento Entidade Nomeada NER
13 – Análise sentimentos linguística computacional NLP
14 – Recuperação informação extração palavras chave
15 – Correção ortográfica TextBlob
16 – Autocorreção texto TextDistance
17 – Resumir texto TextRank não supervisionado
18 – Detecção discurso ódio NLP
19 – Pesquisa palavra-chave GoogleTrends NLP
20 – Análise sentimento Twitter NLP NaiveBayes

Student Ratings & Reviews

5.0

Total 1 Rating

1 Ratings

0 Rating

João

1 ano atrás

Ótimo curso!

Processamento de Linguagem Natural

Sobre o curso

Course Content

Nivelamento

Python…para quem está começando

Fundamentos básicos de computação

Introdução à Teoria das Probabilidades

Métodos baseados em árvores

Regularização

Reamostragem

Classificação

NLP

01 – Usando modelos topicos contextualizados BERT

02 – Usando modelos BERT Multi Lingual ZeroShotTM

03 – Condução Inferência Wav2Vec2 Reconhecimento Fala

04 – Uso transformadores SPECTER pesquisa artigos investigação em NLP

05 – Como gerar texto usando diferentes métodos decodificação

06 – Geração texto usando GPT-Neo

07 – Transformador transferência Google Text-To-Text

08 – Usando BART parafraseamento transformadores simples

09 – Usando Transformer-XL combinando transformadores RNNs

10 – Modelos Transformadores

11 – Triagem arquivo texto NLP

12 – Reconhecimento Entidade Nomeada NER

13 – Análise sentimentos linguística computacional NLP

14 – Recuperação informação extração palavras chave

15 – Correção ortográfica TextBlob

16 – Autocorreção texto TextDistance

17 – Resumir texto TextRank não supervisionado

18 – Detecção discurso ódio NLP

19 – Pesquisa palavra-chave GoogleTrends NLP

20 – Análise sentimento Twitter NLP NaiveBayes

Acesso Rápido

Formas de Pagamento

Redes Sociais