Aprenda passo a passo na teoria e na prática como utilizar o Python e o NLTK para minerar emoções em textos!
A Mineração de Textos é uma das subáreas da Inteligência Artificial que tem como objetivo básico a busca por padrões e conhecimento útil em textos. O exemplo clássico dessa área são os filtros de spam muito utilizados nos sistemas de e-mail, os quais aplicam algoritmos de machine learning para identificar se uma mensagem é ou não é spam! Além disso, essas técnicas também podem ser utilizadas para classificação de notícias, ou seja, caso o sistema receba um conjunto de textos como entrada, os algoritmos podem identificar se são notícias sobre esporte, economia ou política; por exemplo.
Com o grande crescimento das redes sociais existe uma quantidade muito grande de texto disponível na web, os quais podem ser utilizados para identificar as emoções que as pessoas estão apresentando! E isso pode ser muito útil para empresas que desejam saber quão satisfeitos seus clientes estão com seus produtos e/ou serviços. Por exemplo, se uma pessoa compra uma nova televisão é possível medir seu grau de satisfação por meio das emoções transmitidas nos textos que essa pessoa escreve sobre a televisão! Dessa forma, a empresa pode conhecer melhor o perfil de seus clientes e tomar decisões estratégicas quanto ao seu posicionamento no mercado!
Baseado nisso, neste curso você terá uma visão teórica e prática de como funciona o processo de mineração de textos utilizando a técnica de classificação! É abordado um estudo de caso prático que mostra passo a passo como utilizar o algoritmo Naive Bayes para identificar emoções em frases, ou seja, informamos um texto qualquer para o sistema e o mesmo retorna qual emoção foi encontrada! Serão abordados os conceitos sobre classificação de textos, remoção de stops words, aplicação de algoritmos de stemming, teoria sobre o algoritmo Naive Bayes e finalmente a implementação do classificador de emoções. Além disso, também teremos um módulo no qual você aprenderá como avaliar o algoritmo construído e interpretar seus resultados. Com isso, você terá uma visão teórica e prática passo a passo de todas as etapas que envolvem a classificação de textos!
Utilizaremos a linguagem Python e a biblioteca NLTK (Natural Language Toolkit) para o desenvolvimento passo a passo do sistema inteligente, que são ferramentas muito importantes no cenário da Inteligência Artificial! E não há problema se você não conhece Python, pois os conceitos serão apresentados de forma que se você tem uma noção básica de lógica de programação conseguirá acompanhar as aulas tranquilamente. É importante salientar que este curso será melhor aproveitado por iniciantes na área de mineração de textos e que não conhecem os tópicos citados anteriormente, sendo considerado um material inicial para estudos mais avançados.
Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardo você no curso! :)
Entenda os conceitos teóricos sobre mineração de textos
Aprenda passo a passo na prática como funciona um sistema para encontrar emoção em textos
Desenvolva seus próprios sistemas de aprendizado de máquina para classificar textos
7 Lectures
10 Lectures
8 Lectures
10 Lectures
2 Lectures
Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por...
A plataforma IA Expert tem o objetivo de trazer cursos teóricos e práticos de fácil entendimento sobre sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados, para que profissionais de todas as áreas consigam entender e aplicar os benefícios que a IA pode trazer para seus negócios, bem como apresentar todas as oportunidades que essa área pode trazer para profissionais de tecnologia...
muito bom ótimo
Achei o curso muito bom. As explicações de como o algorítimo Naive Bayes funciona, por exemplo, é feita de forma simples e clara.
A parte da implantação do python deixa muitoa desejar
Os cursos do professor Jones são excelentes. Esse já é o quarto curso que eu estou fazendo. Apesar de ainda estar no início, já estou gostando. São claros, objetivos e práticos!!
Ótimo curso! Parabéns ao Jones e sua equipe!
Estou curtindo muito o curso, professor tem uma ótima didática, explicações detalhadas
Um bom curso! Merece algumas atualizações. Sei que a maior dificuldade nessa área é pra nós com lingua portuguesa, gostaria de ver maior bases que nos ajudem. Existem bibliotecas novas ?
Eu esperava encontrar aplicações de outros algoritmos para mineração de texto além do Naive Bayes.
Eu acredito que o curso em si é bom, só não darei o 5 por um motivo. Por se tratar de um curso de Mineração de Emoções em Textos, achei que faltou integração com alguma API (Twitter, Facebook) para a extração dos textos a serem analisados, se esta parte esivesse presente eu diria que é um curso MUITO completo. No geral, ele é bem detalhado, em alguns pontos poderia ser até mais rápido, porém eu compreendo que o curso tem que atender a todos e algumas pessoas podem ter dificuldade para compreender alguns conceitos. No geral eu recomendo e caso no futuro haja algum tipo de integração com seja lá qual for a API eu ficarei bastante feliz em avaliar com 5 estrelas. No mais, se você está tentando entender a base para Análise de Emoção eu realmente recomendo este curso.
Your email address will not be published. Required fields are marked *
Edmar A. Y.
Muito boa!