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Entenda a teoria e implemente passo a passo trs algoritmos para sumarizao de textos com o Python!
An excellent training about Data Science
Sumarizao de Textos com Processamento de Linguagem Natural
A rea de Processamento de Linguagem Natural – PLN (Natural Language Processing – NLP) uma subrea da Inteligncia Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicaes prticas so: tradutores entre idiomas, traduo de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automticos de perguntas e respostas, gerao automtica de descries para imagens, adio de legendas em vdeos, classificao de sentimentos em frases, dentre vrias outras! Outro exemplo importante de aplicao a sumarizao automtica de documentos, que consiste em gerar resumos de textos. Vamos supor que voc precise ler um artigo com 50 pginas, porm, no possui tempo suficiente para ler o texto integral. Nesse caso, voc pode utilizar um algoritmo de sumarizao para gerar um resumo deste artigo. O tamanho deste resumo pode ser configurvel, ou seja, voc pode transformar 50 pginas em um texto com somente 20 pginas que contenha somente os pontos mais importantes do texto! Baseado nisso, este curso apresenta a teoria e principalmente a prtica de trs algoritmos de sumarizao de textos: (i) baseado em frequncia, (ii) baseado em distncia e o (iii) famoso e clssico algoritmo de Luhn, que foi um dos primeiros esforos nessa rea. Durante as aulas, implementaremos passo a passo cada um desses algoritmos utilizando tecnologias modernas, como a linguagem de programao Python, as bibliotecas NLTK (Natural Language Toolkit) e spaCy e o Google Colab, o que garantir que voc no ter problemas com instalaes ou configuraes de softwares na sua mquina local. Alm de implementar os algoritmos, voc tambm aprender como extrair notcias de blogs e de feed de notcias, bem como gerar visualizaes interessantes dos resumos utilizando HTML! Aps a implementao manual dos algoritmos, temos um mdulo adicional no qual voc utilizar bibliotecas especficas para sumarizar documentos, como por exemplo: sumy, pysummarization e BERT summarizer. Ao final do curso, voc saber tudo o que precisa para criar seus prprios algoritmos de sumarizao!
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