O Python fofoqueiro - Utilizando Spacy e outras bibliotecas Python para ler conteúdos da Internet

Palestra apresentada na Python Brasil 2020. O código apresentado está disponível no meu Github. Link abaixo:
Palestra aos 3:37:15 do vídeo https://www.youtube.com/watch?v=fnGw9-xYq6I

Repositório do código:
https://github.com/rafaelcalixto/pythonbrasil2020

Transcript

1. Utilizando Spacy e outras bibliotecas Python para ler conteúdos da Internet O Python fofoqueiro Python Python Python Brasil Brasil Brasil 2020 2020 2020
2. about me about me about me A N Á L I S E E D E S E N V O L V I M E N T O D E S I S T E M A S U E Z O M B A E M C I Ê N C I A D E D A D O S ( B I G D A T A ) I G T I M E S T R A N D O E M C I Ê N C I A D A C O M P U T A Ç Ã O U F S C T E C H L E A D E R & D A T A S C I E N T I S T F u n d a ç ã o C E R T I
3. #pythonfofoqueiro
4. Feature comparation from the Facts & Figures page
5. Do que vamos falar? O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP) Capturando dados das Redes Sociais Histórico Principais bibliotecas Pré-processamento Um pouco de prática... Casos de uso
6. O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)? Área de estudo que busca desenvolver técnicas computacionais que permitam que uma aplicação realize tomadas de decisão com base no processamento de textos humanos.
7. Onde é aplicado? CHAT BOT CHAT BOT ANALISE DE ANALISE DE SENTIMENTOS SENTIMENTOS TRADUÇÃO TRADUÇÃO
8. Capturando dados das Redes Sociais SCRAPY SCRAPY SCRAPY REQUESTS REQUESTS REQUESTS API API API BEAUTIFULSOUP BEAUTIFULSOUP BEAUTIFULSOUP LXML LXML LXML SELENIUM SELENIUM SELENIUM TWEEPY TWEEPY TWEEPY
9. O Desafio Alan Turing publica "Computing Machinery and Intelligence" e propõe o Teste de Turing Nos anos 80 o HPSG foi uma forma de estruturação de notação para NLP Nos anos 90 métodos estatísticos começam a ser aplicados (Machine Learning)
10. Técnicas recentes Inteligência Artificial MACHINE LEARNING DEEP LEARNING RNN RNN TRANSFORMERS TRANSFORMERS LTDS LTDS WORD2VEC WORD2VEC
11. Principais Bibliotecas de NLP em Python NLTK NLTK SPACY SPACY TRANSFORMERS TRANSFORMERS
12. Feature comparation from the Facts & Figures page
13. Módulo em português para o Spacy PIP INSTALL SPACY PIP INSTALL SPACY PIP INSTALL SPACY PYTHON -M SPACY DOWNLOAD PT_CORE_NEWS_MD PYTHON -M SPACY DOWNLOAD PT_CORE_NEWS_MD PYTHON -M SPACY DOWNLOAD PT_CORE_NEWS_MD
14. Pré-processamento STOP WORDS STOP WORDS LEMMATIZING AND STEMMING LEMMATIZING AND STEMMING ENTIDADES NOMEADAS ENTIDADES NOMEADAS
15. Um pouco de prática...
16. Casos de Uso
17. Casos de Uso
18. R E F E R Ê N C I A S Srinivasa-Desikan, Bhargav. Natural Language Processing and Computational Linguistics: A practical guide to text analysis with Python, Gensim, spaCy, and Keras. Packt Publishing Ltd, 2018. http://docs.tweepy.org/en/latest/getting_started.html https://spacy.io/usage/processing-pipelines https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/word-cloud-or-tag-cloud-in-python/ https://www.youtube.com/channel/UCFduT4kW_eLDbEW6XoA5F0A Thank Thank Thank you! you! you!
19. Contatos Twitter @rafaelcalixtopy LinkedIn https://www.linkedin.com/in/rafael-calixto-9a11936b/ Github https://github.com/rafaelcalixto Telegram @rafaelcalixto speakerdeck https://speakerdeck.com/rafaelcalixto