Introdução ao Processamento de Linguagem Natural com o PyTorch
Neste módulo, vamos explorar diferentes arquiteturas de rede neural para lidar com textos de linguagem natural. Nos últimos anos, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) tem registado um rápido crescimento, principalmente devido ao desempenho da capacidade dos modelos de linguagem de "compreender" com precisão a linguagem humana mais rapidamente ao utilizar formação não supervisionada em grandes corporações de texto. Vamos aprender sobre diferentes técnicas NLP, tais como a utilização de bag-of-words (BoW), incorporações de palavras e redes neurais recorrentes para classificar texto de manchetes de notícias para uma das quatro categorias (World, Sports, Business e Sci-Tech).
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá:
- Compreender como o texto é processado para tarefas de processamento de linguagem natural
- Introdução à utilização de Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Redes Neurais Geradoras (GNNs)
- Saiba como criar modelos de classificação de texto
Pré-requisitos
- Conhecimentos básicos do Python
- Conhecimentos básicos sobre como utilizar o Jupyter Notebooks
- Noções básicas sobre machine learning