Capítulo 1: Selecionando palavras, frases, nomes e alguns conceitos

Neste capítulo vamos apresentar os conceitos básicos de processamento de texto utilizando a biblioteca spaCy. Você vai aprender sobre as estruturas de dados, como trabalhar fluxos de processamento (pipelines) treinados e como usá-los para prever anotações linguísticas do seu texto.

1Introdução a biblioteca spaCy

2Primeiros passos

3Documentos, partições e tokens

4Atributos léxicos

5Fluxos de processamento treinados

6Biblioteca dos modelos

7Carregando os fluxos (pipelines) de processamento

8Prevendo anotações linguísticas

9Prevendo Entidades em um contexto

10Correspondência de texto baseada em regras

11Usando o comparador Matcher

12Escrevendo expressões de correspondência

Sobre o curso

spaCy é uma biblioteca moderna em Python para Processamento de Linguagem Natural (PLN) em escala profissional. Neste curso online, gratuito e interativo, você aprenderá a utilizar a biblioteca spaCy para construir sistemas avançados de entendimento de linguagem natural, usando tanto estratégias baseadas em regras como aprendizado de máquina.

Sobre mim

Sou Ines, uma desenvolvedora principal da spaCy e co-fundadora da Explosion. Sou especialista em ferramentas modernas de Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Processamento de Linguagem Natural (PLN). E também amo construir coisas para a Internet.