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Unidade:
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Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação |
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Modalidade:
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Difusão |
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Tipo:
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à Distância |
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Público Alvo:
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Alunos de graduação, principalmente, mas o curso também está aberto para alunos de pós em Processamento de Línguas Naturais e de outras áreas diferentes do Processamento de Línguas Naturais que desejam trabalhar com grandes volumes de dados textuais. |
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Objetivo:
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Esse curso pretende capacitar os alunos a fazer análises de textos usando a técnica de agrupamento em conjunto de dados (datasets) textuais. Serão utilizadas as bibliotecas scikit-learn, NLPNet (para realizar a anotação linguística no nível das palavras) e Pandas na linguagem Python. Os algoritmos utilizados serão o K-Means e Agglomerative clustering e as técnicas do Cotovelo (Elbow Method), TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency), LSA (Latent Semantic Analysis), Medida V (homogeneidade/completude) e Silhueta. Serão utilizados os datasets públicos BrWaC, PorSimplesSent e uma versão inicial do dataset do projeto de rastreamento ocular RastrOS, sendo desenvolvido no ICMC. |
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Pré-requisito Graduação:
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Não |
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Área de Conhecimento:
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Ciência da Computação
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