O que você aprenderá_
- Explore modelos de similaridade de textos como o Word2Vec e Doc2Vec
- Aplique técnicas de tratamento de texto para remoção de conteúdo sem significado
- Utilize da técnica de lematização para uniformizar o texto mantendo o significado entre as palavras
- Faça uso do modelo (Universal Sentence Encoder) USE para criar embeddings do texto
- Avalie a similaridade entre textos a partir dos valores obtidos pela similaridade do cosseno
- Desenvolver uma aplicação com Gradio para encontrar frases mais similares ao tema
Público alvo_
Pessoas estudantes de NLP, pessoas entusiastas com modelos de NLP, pessoas cientistas de dados.
Mirla Costa
Instrutora em Data Science, graduanda em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Curso atualizado em 02/12/2024
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Buscando a similaridade
- Entendendo as reviews
- Encontrando a similaridade entre as palavras
- Encontrando a similaridade entre sentenças
Ajustando os textos de review
- Iniciando o tratamento do texto
- Uniformizando o texto
- Executando correções nos dados
- Aplicando a Lematização
Otimizando o Doc2vec
- Obtendo resultados dos dados tratados
- Melhorando o treinamento do Doc2Vec
- Verificando a similaridade
Considerando o significado das frases
- Utilizando um modelo mais robusto
- Avaliando a similaridade
Transformando a similaridade em aplicação
- Iniciando a construção da aplicação
- Finalizando os passos da aplicação
- Utilizando o Gradio para executar a aplicação
- Testando a aplicação e fazendo o deploy
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