Fundamentos de PNL: Modelos Probabilísticos e Incorporações de Palavras

Como os mecanismos de pesquisa prevêem sua próxima palavra e como os corretores ortográficos sabem o que você quis dizer? O processamento de linguagem natural depende de modelos probabilísticos elegantes para fazer sentido da linguagem humana. Você fará a transição da compreensão das probabilidades básicas de texto para a implementação de algoritmos principais que impulsionam as tecnologias de linguagem modernas, estabelecendo uma base sólida para a IA avançada e o aprendizado de máquina. O que você vai aprender: - Entenda as teorias de probabilidade fundamentais e as estratégias de tokenização, incluindo a tokenização moderna de subpalavras, que sustentam a linguística computacional. - Construa um sistema de correção automática usando distância mínima de edição e programação dinâmica. - Aplique o algoritmo Viterbi e os modelos ocultos de Markov para uma marcação precisa de parte da fala. - Desenvolva modelos de linguagem N-gram para prever palavras subsequentes e implementar recursos de preenchimento automático. - Crie incorporações de palavras usando o modelo contínuo de saco de palavra de Word2Vec para capturar o significado semântico. - Explore como os modelos probabilísticos clássicos fazem a transição para representações vetoriais modernas baseadas em transformadores. Você começará com terminologia essencial e noções básicas de probabilidade antes de passar passo a passo pelo processamento de texto, rotulagem de sequências e representações neurais de palavras.Cada conceito é reforçado com explicações escritas claras e trechos de código Python práticos projetados para aprendizado prático. Este curso somente de texto foi projetado para programadores iniciantes, entusiastas de dados e aspirantes a engenheiros de aprendizado de máquina que desejam entender o funcionamento interno da PNL. Comece sua jornada na matemática e algoritmos de processamento de linguagem hoje.