Tokenização e Análise de Sentimentos em Processamento de Linguagem Natural

Como os computadores entendem as emoções sutis por trás da linguagem humana? No mundo do processamento de linguagem natural, transformar texto bruto em dados estruturados é o primeiro passo crítico para desbloquear insights poderosos de avaliações de clientes, mídias sociais e tickets de suporte.\n\nEste curso baseado em texto orienta você desde a mecânica fundamental do processamiento de texto até a construção de seus próprios fluxos de trabalho de análise de sentimento. Você aprenderá a dividir a linguagem em unidades significativas e treinar modelos para classificar com precisão as emoções subjacentes em dados de texto.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os conceitos centrais de pré-processamento de texto, construção de vocabulário e estrutura linguística básica.\n- Aplique algoritmos de tokenização modernos, incluindo codificação de pares de bytes (BPE) e WordPiece, para lidar com vocabulários complexos.\n- Limpe e normalize o texto bruto gerenciando emojis, gírias, pontuação e palavras de parada.\n - Crie pipelines de aprendizado de máquina para classificar o texto como positivo, negativo ou neutro.\n métricas como precisão, recordação e pontuação F1.\n\nVocê começará com a terminologia-chave e definições fundamentais antes de passar passo a passo para estratégias práticas de processamento de texto e técnicas de classificação. Este curso é projetado para iniciantes e aspirantes a profissionais de dados, não exigindo experiência prévia em PNL ou aprendizado de máquina.\n\nComece a ler hoje para desbloquear o poder da análise de texto e entender o sentimento humano através de dados.