Programa do Curso

Visão geral dos pacotes Python relacionados com a PNL

Introdução à PNL (exemplos em Python, claro)

  1. Manipulação simples de texto
    1. Pesquisa de texto
    2. Contagem de Words
    3. Divisão de textos em Words
    4. Dispersão lexical
  2. Processar estruturas complexas
    1. Representação de textos em listas
    2. Indexação de listas
    3. Colocações
    4. Bigramas
    5. Distribuições de frequência
    6. Condicionais com Words
    7. Comparação de Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)
  3. Compreensão da linguagem natural
    1. Desambiguação do sentido de Word
    2. Resolução de pronomes
  4. Traduções automáticas (estatísticas, baseadas em regras, literais, etc...)
  5. Exercícios

PNL em Python em exemplos

  1. [Corpora de texto e recursos lexicais
    1. Fontes comuns de corpora
    2. Distribuições de frequências condicionais
    3. Contagem de Words por género
    4. Criar o seu próprio corpus
    5. Dicionário de pronúncia
    6. Léxicos Shoebox e Toolbox
    7. Sentidos e sinónimos
    8. Hierarquias
    9. Relações lexicais: Merónimos, Holónimos
    10. Semelhança semântica
  2. Processamento de texto em bruto
    1. Escrita
    2. Struncagem
    3. Extração de partes da cadeia de caracteres
    4. [Extrair caracteres individuais
    5. Pesquisa, substituição, divisão, junção, indexação, etc...
    6. Utilizar expressões regulares
    7. Detetar padrões de palavras
    8. Estamparia
    9. Tokenização
    10. Normalização de texto
    11. [Segmentação (especialmente em chinês)
  3. Categorização e etiquetagem Word
    1. Corpora etiquetados
    2. Tokens etiquetados
    3. Conjunto de etiquetas de parte do discurso
    4. Python Dicionários
    5. Mapeamento de Words para Propriedades
    6. Marcação automática
    7. Determinação da categoria de uma Word (morfológica, sintáctica, semântica)
  4. Classificação de textos (Machine Learning)
    1. Classificação supervisionada
    2. Segmentação de frases
    3. Validação cruzada
    4. Árvores de decisão
  5. Extração de informação do texto
    1. Agrupamento
    2. Agrupamento
    3. Etiquetas vs Árvores
  6. Analisar a estrutura das frases
    1. Gramática livre de contexto
    2. Analisadores
  7. Construção de gramáticas baseadas em caraterísticas
    1. Caraterísticas gramaticais
    2. Processamento de estruturas de caraterísticas
  8. Analisar o significado das frases
    1. Semântica e lógica
    2. Lógica proposicional
    3. Lógica de primeira ordem
    4. Semântica do discurso
  9. Gestão de dados linguísticos
    1. Formatos de dados (léxico vs texto)
    2. Metadados

Requisitos

Conhecimento básico de Python

 28 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas