O processamento de linguagem natural busca a interação entre pessoas e máquinas na linguagem utilizada pelos seres humanos. Diferentemente de outros problemas, as diversas linguagens existentes não podem ser facilmente aproximadas por meio de relações lógicas diretas, o que por si só dificulta essa tentativa de comunicação.

Na maior parte, os algoritmos de processamento de linguagem natural lidam com representações esparsas e discretas de termos, palavras, caracteres ou outros elementos presentes nos textos, documentos e até mesmo áudios.

As técnicas de representação vetorial de textos, como o word embeddings, incorporam mais informações a respeito dos elementos presentes em um texto do que a simples frequência destes. Por meio delas, podem ser relacionadas características semânticas e sintáticas das palavras, que estabelecem conexões mais complexas entre estas e se aproximam muito da forma como os humanos compreendem e utilizam a linguagem. Além disso, graças à representação vetorial e contínua de palavras e caracteres na forma de números, podem-se empregar funções matemáticas para analisar e relacionar esses elementos.

Neste curso online de Processamento de Linguagem Natural com Word2vec, você vai conhecer as técnicas mais comuns utilizadas até o desenvolvimento de word embeddings, , como TF-IDF e , bag-of-words . Estas serão, então, comparadas com técnicas de representação vetorial, que incluem word2vec, GloVe e fastText, . Por fim, você verá de que forma um algoritmo de word2vec pode ser implementado.

Bons estudos.

O Curso Processamento de Linguagem Natural com Word2vec é voltado para profissionais e estudantes da área de Desenvolvimento Web, além de interessados no assunto.

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