Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em R

O Capítulo 1 de Introdução ao Processamento de Linguagem Natural prepara você para executar sua primeira análise de texto. Você vai explorar expressões regulares e tokenização, dois componentes muito comuns na maioria das tarefas de análise. Com expressões regulares, você pode buscar qualquer padrão que imaginar e, com tokenização, preparar e limpar o texto para análises mais sofisticadas. Este capítulo é essencial para enfrentar as técnicas que veremos nos demais capítulos do curso.

Neste capítulo, você vai aprender as formas mais comuns e estudadas de analisar texto. Você verá como criar um corpus de textos, expandir uma representação bag-of-words para uma matriz TFIDF e usar métricas de similaridade do cosseno para determinar o quão semelhantes dois textos são entre si. Você vai consolidar seus fundamentos para praticar NLP antes de mergulhar nas aplicações de NLP nos capítulos 3 e 4.

O Capítulo 3 foca em duas abordagens comuns de análise de texto: modelagem de classificação e modelagem de tópicos. Se você trabalha com projetos de análise de texto, inevitavelmente usará um ou ambos os métodos. Este capítulo mostra como realizar as duas técnicas e traz insights sobre como abordá-las de forma prática.

No Capítulo 4, cobrimos dois pilares do processamento de linguagem natural: análise de sentimentos e word embeddings. Essas são duas técnicas essenciais para quem está aprendendo os fundamentos de análise de texto. Além disso, você vai aprender brevemente sobre BERT, marcação de classe gramatical (part-of-speech tagging) e reconhecimento de entidades nomeadas. Quase 15 técnicas de análise diferentes foram abordadas neste curso, então o Capítulo 4 termina recapitulando todas as ótimas técnicas que você conhecerá aqui.