Sumarização de Textos com Processamento de Linguagem Natural

Entenda a teoria e implemente passo a passo três algoritmos para sumarização de textos com o Python! (5h30min)
Última atualização: 18 de janeiro de 2021
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O que você aprenderá

  • Entender a teoria e os cálculos matemáticos dos algoritmos de sumarização de textos
  • Implementar passo a passo com o Python os seguintes algoritmos de sumarização: baseado em frequência, baseado em distância e o clássico algoritmo de Luhn
  • Utilizar as seguintes bibliotecas para sumarização de textos: sumy, pysummarization e BERT summarizer
  • Sumarizar artigos extraídos de páginas web e feed de notícias
  • Gerar resumos de textos no idioma português
  • Utilizar as bibliotecas NLTK e spaCy e o Google Colab para suas implementações de processamento de linguagem natural
  • Criar visualizações em HTML para apresentação dos resumos dos textos

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Básico da linguagem Python

Descrição

A área de Processamento de Linguagem Natural – PLN (Natural Language Processing – NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases, dentre várias outras! Outro exemplo importante de aplicação é a sumarização automática de documentos, que consiste em gerar resumos de textos. Vamos supor que você precise ler um artigo com 50 páginas, porém, não possui tempo suficiente para ler o texto integral. Nesse caso, você pode utilizar um algoritmo de sumarização para gerar um resumo deste artigo. O tamanho deste resumo pode ser configurável, ou seja, você pode transformar 50 páginas em um texto com somente 20 páginas que contenha somente os pontos mais importantes do texto!

Baseado nisso, este curso apresenta a teoria e principalmente a prática de três algoritmos de sumarização de textos: (i) baseado em frequência, (ii) baseado em distância e o (iii) famoso e clássico algoritmo de Luhn, que foi um dos primeiros esforços nessa área. Durante as aulas, implementaremos passo a passo cada um desses algoritmos utilizando tecnologias modernas, como a linguagem de programação Python, as bibliotecas NLTK (Natural Language Toolkit) e spaCy e o Google Colab, o que garantirá que você não terá problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local.

Além de implementar os algoritmos, você também aprenderá como extrair notícias de blogs e de feed de notícias, bem como gerar visualizações interessantes dos resumos utilizando HTML! Após a implementação manual dos algoritmos, temos um módulo adicional no qual você utilizar bibliotecas específicas para sumarizar documentos, como por exemplo: sumy, pysummarization e BERT summarizer. Ao final do curso, você saberá tudo o que precisa para criar seus próprios algoritmos de sumarização!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em processamento de linguagem natural e sumarização de textos
  • Pessoas interessadas nas bibliotecas spaCy e NLTK
  • Alunos de graduação e pós-graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
  • Cientistas de Dados que queiram aumentar seus conhecimentos em processamento de linguagem natural
  • Profissionais interessados em desenvolver soluções profissionais de sumarização de textos

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Publicado 2 semanas atrás
por Sandro Luiz de Aguilar

Muito didático e objetivo.

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Publicado 1 mês atrás
por Jackson de Jesus

Excelente didática!

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Publicado 1 mês atrás
por Edson Pacholok

Ótimo curso

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Publicado 2 meses atrás
por Eduardo Alexandre Franciscon

Fácil de aprender, ritmo muito bom e dinâmica show de bola!

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Publicado 2 meses atrás
por Carlos Henrique Quadros

Gostei de conhecer os processos de análise se textos importantes.

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Publicado 2 meses atrás
por Sérgio Adriano Mazzetti

Ainda no começo, mas creio que será ótimo!

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Publicado 2 meses atrás
por Fabio Spak

Gostei muito do curso, pois combina teoria e prática.

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Publicado 2 meses atrás
por Gabriel Alves

Ótimo curso! Muito interessante a proposta, eu estou aprendendo mais sobre PLN agora e o curso tem me ajudado com várias coisas

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Publicado 2 meses atrás
por Guilherme Matos Passarini, MSc

Até agora estou gostando muito, inclusive já tive uma ideia de aplicação para textos acadêmicos...

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