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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

Conteúdo do Curso

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Gabriel de Sá Rodrigues
Publicado 6 dias atrás
Excelente

A didática do professor é sem igual, mesmo que o curso seja de sumarização extrativa (e o que eu estou pesquisando e tenho interesse é sobre a abstrativa) eu senti que pode ser muito eficiente, além da vantagem do aprendizado de bibliotecas que ainda não conhecia, o que é ótimo pois aumenta o número dos meus recursos

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Leonardo Miranda do Nascimento
Publicado 2 meses atrás
Excelente

excelente conteúdo e didática.

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Daniel Barros Jr
Publicado 3 meses atrás
Ótimo curso!

Material muito bem estruturado.

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Luciano dos Santos Morais
Publicado 4 meses atrás
Excelente

Material de muita qualidade, excelente curso

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Publicado 5 meses atrás
por João Vitor Dutra Pacheco Gois

O Curso atendeu minhas expectativas. O material e a pesquisa são de ótima qualidade. A única crítica que eu teria é que a codificação dos algoritmos poderiam ser mais limpos, modularizados e expressivos. No mais estou bastante satisfeito com o conhecimento adquirido e com a didática do professor

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Siqueira
Publicado 5 meses atrás
MUITO BOM

Curso com boa didatica e completo.

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Publicado 5 meses atrás
por FRANCISCO RENILSON DA SILVA SOUZA

todos os cursos do jones sao top de mais. o fato de usar colab garante que voce conseguira colocar em pratica o mais rapido possivel. pena que muitos dos seus cursos estão apenas no seu site e nao na udemy. ultra recomendo

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Rilson Almeida
Publicado 6 meses atrás
Recomendo, com certeza !

Os temas são apresentados com clareza, o instrutor consegue transmitir o tema de maneira progressiva e didática, com exemplos interessantes e aplicação prática.

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Profile photo oftenroberto2011 Carlos Roberto
Publicado 6 meses atrás
Show de Cursos

Todos os cursos nessa plataforma é excelente !!!

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Publicado 6 meses atrás
por Cesar Augusto Ferreira

Excelente curso.

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