Programa do Curso

Introdução à geração de linguagem natural (NLG)

  • Visão geral do NLG e das suas aplicações
  • Compreender o pipeline NLG
  • Introdução às bibliotecas Python para NLG

Recolha e preparação de dados

  • Recolha de dados de várias fontes
  • Limpeza e pré-processamento de dados de texto
  • Organização de conteúdos para geração

Modelação de linguagem para NLG

  • Introdução aos modelos de linguagem
  • Treinar um modelo de linguagem para geração de texto
  • Afinação de modelos de linguagem utilizando SpaCy e NLTK

Planeamento de frases e estruturação de texto

  • Planear a estrutura das frases e o fluxo de conteúdos
  • Utilização de modelos para geração de texto
  • Personalização da estrutura do texto com base em casos de utilização

Geração de conteúdos e pós-processamento

  • Geração de texto a partir de dados estruturados
  • Avaliação e refinamento do conteúdo gerado
  • Pós-processamento e formatação de resultados

Técnicas avançadas de NLG

  • Utilização de redes neuronais para geração de texto (por exemplo, modelos GPT)
  • Tratamento do contexto e da coerência no texto gerado
  • Explorar aplicações do mundo real e estudos de caso

Projeto final: Construção de um sistema NLG

  • Definir o âmbito de um projeto
  • Construção e implementação de um sistema NLG
  • Testar e avaliar o sistema

Resumo e próximos passos

Requisitos

  • Python experiência de programação

Público

  • Programadores
  • Cientistas de dados
 21 Horas

Declaração de Clientes (5)

Próximas Formações Provisórias

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