Programa do Curso

Visão geral de Python pacotes relacionados à PNL

 

Introdução à PNL (exemplos em Python, claro)

    Manipulação de Texto Simples Pesquisa Contagem de Texto Words Divisão de Textos em Words Dispersão Lexical
Processando estruturas complexas Representando texto em listas
  • Listas de indexação
  • Colocações
  • Bigramas
  • Distribuições de frequência
  • Condicionais com Words
  • Comparando Words (começa com, termina com, islower, isalpha, etc...)
  • Compreensão da linguagem natural Word Desambiguação dos sentidos
  • Resolução de pronome
  • Traduções automáticas (estatísticas, baseadas em regras, literais, etc...)
  • Exercícios
  • PNL em Python em exemplos
  • Acessando corpora de texto e recursos lexicais Fontes comuns para corpora Distribuições de frequência condicional Contagem Words por gênero Criando corpus próprio Dicionário de pronúncia Caixa de sapatos e caixa de ferramentas Léxicos Sentidos e Sinônimos Hierarquias Relações lexicais: Merônimos, Holônimos Semântica Semelhança
  • Processamento de impressão de texto bruto
  • Struncante

      Extraindo partes de string
    Accesscom personagens individuais
  • Searching, substituindo, dividindo, juntando, indexando, etc...
  • Usando expressões regulares
  • Detectando padrões de palavras
  • Decadência
  • Tokenização
  • Normalização de texto
  • Word Segmentação (especialmente em chinês)
  • Categorizando e etiquetando Word corpora marcados
  • Tokens marcados
  • Conjunto de tags de parte do discurso
  • Python Dicionários
  • Words para mapeamento de propriedades
  • Marcação automática
  • Determinando a categoria de um Word (morfológico, sintático, semântico)
  • Classificação de texto (Machine Learning) Classificação supervisionada
  • Segmentação de frases
  • Validação cruzada
  • Árvores de decisão
  • Extraindo informações do fragmento de texto
  • Chinking
  • Tags x árvores
  • Analisando a gramática livre do contexto da estrutura da frase
  • Analisadores
  • Construindo características gramaticais de gramáticas baseadas em recursos
  • Processando estruturas de recursos
  • Analisando o significado das frases, semântica e lógica
  • Lógica proposicional
  • Lógica de Primeira Ordem
  • Semântica do Discurso
  • Gerenciando formatos de dados de dados linguísticos (Léxico vs Texto)
  • Metadados
  • Requisitos

    Conhecimentos básicos de Python

      28 horas
     

    Declaração de Clientes (1)

    Cursos Relacionados

    Categorias Relacionadas