Como começar com Processamento de Linguagem Natural

O processamento de linguagem natural é uma aplicação incrivelmente útil do aprendizado por máquina.

O processamento de linguagem natural usando python está tornando esta técnica poderosa cada vez mais acessível.

Com o suporte de algumas bibliotecas simples de implementar, você pode agora começar a usar o processamento de linguagem natural com python em apenas alguns passos.

Mas por que você quer usar o processamento de linguagem natural?

É O PROCESSAMENTO DE LÍNGUA NATURAL USADO PELOS MOTORES DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS?

Técnicas de processamento de linguagem natural são usadas por engenheiros de aprendizagem de máquina para interpretar

Este texto é então introduzido noutros algoritmos.

Essencialmente você está a ensinar um computador a ler usando a aprendizagem de máquina.

Após o processamento do texto pode então ser introduzido noutros algoritmos de aprendizagem de máquina para obter conhecimentos a partir dele.

O processamento de linguagem natural pode, portanto, desempenhar um papel em múltiplos problemas de aprendizagem de máquina.

Quando você combina o poderoso processamento de linguagem natural com python, então você tem ainda mais oportunidades.

COMO COMEÇAR O PROCESSAMENTO DE LINGUA NATURAL COM PYTHON?

Antes mesmo de começar a usar o processamento de linguagem natural com python você precisa primeiro limpar seus dados.

Este processo é chamado de pré-processamento de dados e é essencial para garantir que você obtenha uma boa saída do seu algoritmo.

Sejamos claros, a limpeza dos dados é vital para todos os algoritmos de aprendizagem de máquina, mas existe um processo único para o processamento de linguagem natural.

WHY IS CLEANING THE DATA TÃO IMPORTANTE PARA O PROCESSAMENTO DE LÍNGUA NATURAL?

P>Primeiro de tudo, é importante que você remova toda a pontuação do conjunto de dados. Isto faz parte do processo de limpeza do conjunto de dados.

O passo de remoção da pontuação é necessário para que o processamento da linguagem natural minimize a variação de palavras no conjunto de dados.

Existem vários tipos diferentes de palavras e caracteres que também podem ser removidos do conjunto de dados. Tudo isto ajuda a minimizar o número de palavras,

A minimização do número de palavras no conjunto de dados é essencial para ajudar a acelerar o processamento.

O QUE SÃO OS OUTROS PASSOS INVOLVIDOS NO LIMPEZA DOS DADOS?

<

1. Remover maiúsculas - fazendo tudo em letras minúsculas>li>Remover palavras de paragem>li>Li>Cortar - levando cada palavra de volta à sua raiz

>p>CREATING A BAG OF WORDS MODEL USANDO O PROCESSO DE LÍNGUA NATURAL

Você limpou os dados - fantástico!

Agora podemos entrar no material divertido - criando um modelo baseado em um saco de palavras!

JÁ TENHA UM DATASET, O QUE FAZ COM ISSO?

Após ter usado processamento de linguagem natural para obter o conjunto de dados do corpus, agora você pode alimentá-lo em um modelo de aprendizagem de máquina.

Existem dois tipos de modelo de aprendizagem de máquina que discutiremos aqui.

Estes estão listados abaixo:

>ul>< Algoritmos de clustering: Você pode usar algoritmos de clustering para encontrar padrões nos dados, como temas das palavras utilizadas. Esta é uma técnica que é usada para identificar notícias falsas. Você pode ler sobre o uso em notícias falsas aqui. Alternativamente, se você quiser começar a implementar algoritmos de clustering no seu conjunto de dados, confira este artigo.>Li>Classificação de algoritmos: Se você tem um conjunto de dados a partir do qual você quer ser capaz de classificar um resultado a partir da linguagem utilizada, por exemplo, revisa dados, você pode usar algoritmos de classificação. Using these algorithms, you can analyze the language used to predict whether a review is good or bad.

If you want to start NLP with python - try this article to understand how