TOP 10 Posts +1 sobre NLP de 2019…

Tempo de Leitura: 5 minutos

Natural-Language-Processing-03-1

Compartilhando com vocês os “TOP 10 artigos sobre NLP (Natural Language Processing) de 2019, isto é, os Posts que publiquei em 2019 e que teve maiores audiências. Espero que gostem dessa relação e que alguns destes possam ser úteis no seu dia a dia, caso ainda não tenha visto. Vamos lá…

#10 – LUPPAR NEWS-REC (RECOMENDADOR INTELIGENTE DE NOTÍCIAS)

Luppar News-Rec (Versão 1) é fruto da minha dissertação de Mestrado! É um Sistema Recomendador de Notícias (SRN) composto por algoritmos clássicos de classificação que trabalham em conjunto com representações de documentos para solucionar o problema de classificação de notícias de forma a trazer os documentos(notícias) que atendam a necessidade do usuário.

#9 – AVANÇANDO O PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (NLP) PARA DOMÍNIOS CORPORATIVOS

O processamento de linguagem natural (do inglêsNatural Language Processing – NLP) é uma grande promessa para ajudar a encontrar informações tão profundas no conteúdo da empresa, permitindo que os usuários expressem mais livremente suas necessidades de informações e fornecendo respostas precisas para perguntas cada vez mais complexas. No entanto, os sistemas empresariais de NLP são frequentemente desafiados por vários fatores, que incluem compreender silos heterogêneos de informações, lidar com dados incompletos, treinar modelos precisos a partir de pequenas quantidades de dados e navegar em um ambiente em mudança no qual novos conteúdos, produtos, termos e outras informações são continuamente adicionadas.

#8 – UMA LISTA COMPLETA DE ESTRUTURAS IMPORTANTES DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL QUE VOCÊ DEVE CONHECER (INFOGRÁFICO DE NLP)

Nesse Post, encontra se uma lista das estruturas mais importantes de processamento de linguagem natural (do inglês NLP – Natural Language Processing) que você precisa conhecer nos últimos dois anos. Do Transformer do Google AI ao XLM / mBERT do Facebook Research, é traçado o aumento da NLP através das lentes dessas descobertas sísmicas.

#7 – SEU GUIA PARA PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (NLP)

Tudo o que expressamos (verbalmente ou por escrito) carrega grandes quantidades de informação. O tópico que escolhemos, nosso tom, nossa seleção de palavras, tudo adiciona algum tipo de informação que pode ser interpretada e valor extraído dela. Em teoria, podemos entender e até prever o comportamento humano usando essa informação. Nesse Post, tem um Guia passo a passo para entendimento e uso do NLP.

#6 – O WORD2VEC ILUSTRADO

Word2vec é um método para criar de maneira eficiente a incorporação de palavras e existe desde 2013. Mas, além de sua utilidade como método de incorporação de palavras, alguns de seus conceitos demonstraram ser eficazes na criação de mecanismos de recomendação e no sentido de dados sequenciais em tarefas comerciais, não linguísticas.

#5 – 7 APLICAÇÕES DO APRENDIZADO PROFUNDO PARA PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

Neste Post é analisado os seguintes 7 problemas de processamento de linguagem natural.

  1. Classificação de texto (Text Classification)
  2. Modelagem de Linguagem (Language Modeling)
  3. Reconhecimento de fala (Speech Recognition)
  4. Geração de legendas (Caption Generation)
  5. Machine Translation (Machine Translation)
  6. Resumo de documentos (Document Summarization)
  7. Pergunta/Resposta (Question Answering)

#4 – AS MELHORES BIBLIOTECAS PARA PYTHON E PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

Essas são as melhores bibliotecas que transferem o Python de uma linguagem de programação de uso geral para uma ferramenta poderosa e robusta para análise e visualização de dados, são elas: Numpy, SciPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, Scrapy, NLTK, SpaCy... e neste Post foram detalhadas, confiram!

#3 – PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL COM DEEP LEARNING (PALESTRA – VÍDEO)

O interesse no Processamento de Linguagem Natural, do inglês Natural Language Processing (NLP) tem aumentado nos últimos tempos, devido à proliferação de interfaces conversacionais como Siri, Cortana e outros chatbots. Esta palestra faz uma introdução ao uso de Deep Learning na solução de problemas de NLP através de exemplos práticos: classificação, tradução, produção de textos são algumas das aplicações que serão abordadas.

#2 – RECUPERAÇÃO DE INFORMAÇÃO (RI)

Recuperação de informação (RI), ou do inglês, Information Retrieval (IR) é uma área da computação que lida com o armazenamento de documentos e a recuperação automática de informação associada a eles. É uma ciência de pesquisa sobre busca por informações em documentos, busca pelos documentos propriamente ditos, busca por metadados que descrevam documentos e busca em banco de dados, sejam eles relacionais e isolados ou banco de dados interligados em rede de hipermídia, tais como a World Wide Web. A mídia pode estar disponível sob forma de textos, de sons, de imagens ou de dados. Há, entretanto, muita confusão entre os termos e conceitos “recuperação de dados”, “recuperação de documentos”, “recuperação de informações” e “recuperação de textos”. Na verdade, cada um destes é uma área especial que possui seu próprio corpo de conhecimento e literatura, teoria, praxis e tecnologias.

#1 – FONTES DE DADOS

Nessa página, é expostas diversas fontes de dados para diversas áreas! Excelente fonte de bases de dados para estudos.

Valeu galera! Espero que tenham gostado dessa relação de Posts sobre Processamento de Linguagem Natural, abraço e até mais!

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