Processamento de linguagem natural com Python (1) (eBook, ePUB)
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Simplesmente em profundidadeEste livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais. ● 1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas. ● 2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutor...
Simplesmente em profundidade
Este livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais. ● 1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas. ● 2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutores de estados finitos. ● 3. Predição e marcação de parte do discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Analysis, N-gramas simples, previsão de palavras, marcação estocástica e avaliação do desempenho do sistema. ● 4. Análise e geração. Gramática gerativa, gramáticas livres de contexto, análise e geração com gramáticas livres de contexto, pesos e probabilidades. Gramática baseada em restrições, unificação, semântica composicional simples. Relações semânticas. ● 5. PNL com Python
Este livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais. ● 1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas. ● 2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutores de estados finitos. ● 3. Predição e marcação de parte do discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Analysis, N-gramas simples, previsão de palavras, marcação estocástica e avaliação do desempenho do sistema. ● 4. Análise e geração. Gramática gerativa, gramáticas livres de contexto, análise e geração com gramáticas livres de contexto, pesos e probabilidades. Gramática baseada em restrições, unificação, semântica composicional simples. Relações semânticas. ● 5. PNL com Python
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