O que você aprenderá_
- Realize tokenização de texto em palavras
- Rotule dados no padrão IOB
- Faça a transformação de dados para o formato Spacy
- Treine modelos de reconhecimento de entidades nomeadas com Spacy
- Construa aplicações usando o Streamlit
Público alvo_
Pessoas estudantes e profissionais que querem treinar modelos de reconhecimento de entidades nomeadas utilizando técnicas de NLP.
João Vitor de Miranda
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Curso atualizado em 14/11/2024
Já estuda na Alura?
Comece o curso agoraEmenta
Identificando entidades básicas
- Leitura dos textos
- Reconhecendo as entidades no texto
- Visualizando as entidades no texto
Preparando os dados para treinamento
- Tokenizando os dados
- Rotulando os dados para o formato IOB
- Transformando dados para o formato Spacy
- Transformando todos os dados
Criando função para treinamento do modelo
- Separando dados de treino e validação
- Construindo a função de treinamento
- Finalizando a função de treinamento
Aplicando o modelo NER
- Treinando e salvando o modelo
- Carregando e testando o modelo
- Alterando a visualização das cores
Aplicando o modelo NER
- Usando o Streamlit para reconhecer entidades
- Inserindo a visualização do SpaCy
- Aprimorando a aplicação
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-
Formação
NLP com Python
10h
De curso
53
Atividades
Escola
Data Science
Pessoas estudando esse curso nesse mês:
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raphael rezzieri
Kauê Avelino Camara
Humberto Lúcio Piloto de Aguiar dos Santos
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