Tutorial de Processamento de Linguagem Natural (NLP) | Aprenda Data Science | Simplilearn

Tabela de Conteúdos:

1. Introdução ao processamento de linguagem natural
2. Importância do NLP na análise de dados
3. Terminologia de NLP
   • 3.1 Limites de palavras
   • 3.2 Tokenização
   • 3.3 Stemming
   • 3.4 IDF
   • 3.5 Análise Semântica
   • 3.6 Desambiguação
   • 3.7 Modelos de tópicos
4. Abordagens de NLP para análise de dados textuais
   • 4.1 Processamento básico de texto
   • 4.2 Categorização e marcação de palavras
   • 4.3 Classificação de texto
   • 4.4 Extração de informações
   • 4.5 Análise da estrutura de frases
   • 4.6 Construção de estruturas baseadas em recursos
   • 4.7 Análise de significado
5. Configuração do ambiente de NLP
6. Análise de sentenças
   • 6.1 Remoção de pontuação
   • 6.2 Remoção de palavras irrelevantes
   • 6.3 Análise de sentenças
7. Bibliotecas de NLP em Python
   • 7.1 NLTK
   • 7.2 Scikit-learn
   • 7.3 TextBlob
   • 7.4 SpaCy
8. Abordagem do Scikit-Learn e suas principais características
9. Carregamento de dados e categorias com o Scikit-Learn
10. Extração de recursos com o Scikit-Learn
    • 10.1 Extração de texto
    • 10.2 Extração de imagens
    • 10.3 Bag of Words
11. Treinamento de modelos com o Scikit-Learn
    • 11.1 Modelos supervisionados
    • 11.2 Modelos não supervisionados
12. Construção de pipelines com o Scikit-Learn
    • 12.1 Vectorização
    • 12.2 Transformação
    • 12.3 Treinamento e aplicação de modelos
    • 12.4 Otimização de desempenho
    • 12.5 GRID search
13. Conclusão

📝 Introdução ao Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma forma automatizada de compreender e analisar linguagens humanas e extrair informações desses dados aplicando algoritmos de aprendizado de máquina. O conteúdo de dados pode ser um documento de texto, imagem, áudio ou vídeo, e às vezes também é denominado como um campo da ciência da computação ou inteligência artificial para extrair informações linguísticas dos dados subjacentes. O NLP permite que máquinas ou computadores obtenham significado a partir de entrada de linguagem humana ou natural.

🌍 Importância do NLP na análise de dados

Em um mundo globalmente conectado devido ao avanço da tecnologia e dispositivos, há um alto volume de dados digitais em todo o mundo, o que resulta em diversos desafios na análise de dados, incluindo a análise de toneladas de dados gerados na forma de texto, imagem, áudio e vídeo, identificação de aproximadamente 6.500 idiomas e dialetos, aplicação de análise quantitativa em grandes coleções de dados, lidar com ambiguidades na interpretação de dados e extração de informações. É aqui que o processamento de linguagem natural se mostra útil.

Prós:

• Permite analisar grandes volumes de dados em diversos formatos.
• Ajuda a compreender e extrair informações de idiomas e dialetos diversos.
• Possibilita análises quantitativas e qualitativas utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.

Contras:

• O processamento de linguagem natural pode ser computacionalmente intensivo e demorado.
• Pode ser desafiador lidar com a ambiguidade e a complexidade da linguagem humana.
• A precisão do processamento de linguagem natural ainda pode ser aprimorada em certos casos.

🧠 Terminologia de NLP

Agora que você entendeu por que o NLP é tão importante nos tempos atuais, é hora de se familiarizar com a terminologia do NLP.

3.1 Limites de palavras

O limite de palavras determina onde uma palavra termina e a outra começa.

3.2 Tokenização

A tokenização é uma técnica usada para dividir palavras, frases, idiomas, etc., presentes em um documento.

3.3 Stemming

O stemming é um processo utilizado para mapear palavras à sua forma raiz, sendo muito útil para encontrar sinônimos e amplamente utilizado em mecanismos de busca.

3.4 IDF

IDF (Inverse Document Frequency) é um valor numérico que representa a importância de uma palavra para um documento ou corpus.

3.5 Análise Semântica

A análise semântica é uma técnica na semântica vetorial de análise de relacionamentos entre um conjunto de documentos e os termos que ele contém.

3.6 Desambiguação

A desambiguação é uma técnica utilizada para determinar o significado e o sentido das palavras em um contexto específico em relação à intenção.

3.7 Modelos de tópicos

Os modelos de tópicos são um tipo de modelo estatístico para encontrar tópicos abstratos que ocorrem em uma coleção de documentos.

4. Abordagens de NLP para análise de dados textuais

Existem diversas abordagens de NLP para analisar dados textuais, que podem ser aplicadas de forma inter-relacionada ou independente, dependendo do tipo de dados a serem analisados.

4.1 Processamento básico de texto

O processamento básico de texto envolve a análise de texto e a extração de palavras-chave que resumem o estilo ou o contexto básico do texto.

4.2 Categorização e marcação de palavras

Esta abordagem visa encontrar categorias léxicas e marcar automaticamente cada palavra com sua classe gramatical.

4.3 Classificação de texto

Com essa abordagem, é possível identificar características específicas da linguagem e usá-las para classificar o texto, por exemplo, classificar o texto como esportes, política ou tecnologia.

4.4 Extração de informações

Essa abordagem consiste em identificar entidades e relacionamentos em um texto para extrair informações de forma estruturada.

4.5 Análise da estrutura de frases

Com essa abordagem, é possível capturar a gramática formal para descrever a estrutura de um conjunto de frases, por exemplo, encontrar uma estrutura de frase bem formada ou mal formada.

4.6 Construção de estruturas baseadas em recursos

Por meio dessa abordagem, obtemos uma visão das categorias gramaticais do texto/documento, por exemplo, detectar recursos de texto com base em tags de fala ou em algumas regras gramaticais.

4.7 Análise de significado

Essa abordagem consiste em realizar análises quantitativas de um conjunto de dados fornecido para extrair informações, por exemplo, encontrar entidades no texto e tentar estabelecer uma relação entre elas.

💻 Configuração do ambiente de NLP

Neste Tutorial, vamos ver como configurar o ambiente de NLP. Abra o Prompt do Anaconda e verifique se o seu sistema está conectado à internet. Em seguida, execute os seguintes comandos para instalar as bibliotecas necessárias:

1. conda install -c anaconda scikit-learn
2. conda install -c anaconda nltk

Assim que as bibliotecas forem instaladas, importe-as no ambiente Python. Em seguida, instale os recursos adicionais do nltk executando o seguinte comando no prompt do Python:

import nltk
nltk.download('stopwords')

Fazendo isso, você terá configurado o ambiente de NLP pronto para uso.

📊 Análise de sentenças

Nesta seção, vamos aprender como realizar a análise de sentenças utilizando NLP. Vamos começar removendo a pontuação presente nas sentenças. Em seguida, removeremos as palavras irrelevantes, conhecidas como stopwords, que têm pouco significado lexical. Por fim, iremos exibir a sentença completa sem pontuação. Vamos começar importando as bibliotecas necessárias:

import STRING
from nltk.corpus import stopwords

Em seguida, criaremos uma sentença de exemplo:

test_sentence = "Este é o meu primeiro exemplo de teste. Uau, estamos indo muito bem!"

A primeira etapa é remover a pontuação da sentença. Podemos fazer isso utilizando a função string.punctuation e filtrando qualquer caractere de pontuação presente na sentença:

no_punctuation = "".join([char for char in test_sentence if char not in string.punctuation])

A próxima etapa envolve a remoção das stopwords. As stopwords são palavras que ocorrem com frequência na língua, mas que possuem pouco valor semântico, como os pronomes pessoais. Podemos usar a biblioteca stopwords do nltk para obter uma lista de stopwords em português:

stopwords_list = stopwords.words('portuguese')

Em seguida, filtramos as palavras da sentença original que não estão presentes na lista de stopwords:

no_stopwords = " ".join([word for word in no_punctuation.split() if word.lower() not in stopwords_list])

Finalmente, exibimos a sentença completa sem a pontuação:

print(no_stopwords)

A saída será: "Este primeiro exemplo teste Uau indo bem".

📚 Bibliotecas de NLP em Python

Existem várias bibliotecas de NLP disponíveis em Python que podem ser usadas para processar dados textuais e extrair informações. Aqui estão algumas das bibliotecas mais populares:

7.1 NLTK

O NLTK (Natural Language Toolkit) é uma biblioteca em Python usada para processar texto e executar tarefas de NLP, como tokenização, stemming, lematização e análise de sentimento.

7.2 Scikit-learn

O scikit-learn é uma biblioteca popular de aprendizado de máquina que também oferece recursos de NLP. Ele possui módulos para a criação de pipelines de NLP, extração de recursos de texto e treinamento de modelos de classificação de texto.

7.3 TextBlob

A biblioteca TextBlob é usada para processar dados de texto e executar tarefas como tradução de idiomas, extração de frases-chave e análise de sentimentos. Ela fornece APIs simples para trabalhar com NLP.

7.4 SpaCy

SpaCy é uma biblioteca de processamento de linguagem natural em Python. Ela é eficiente, rápida e projetada para lidar com grandes volumes de texto. O SpaCy fornece suporte para várias tarefas de NLP, como processamento de texto, análise morfológica e nomeação de entidades.

🎯 Abordagem do Scikit-Learn e suas principais características

O Scikit-Learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina em Python que também fornece recursos para processar e analisar dados de linguagem natural. Algumas das principais características do Scikit-Learn são:

8.1 Módulos embutidos

O Scikit-Learn possui módulos embutidos para carregar conjuntos de dados, conteúdos e categorias. Esses módulos facilitam a importação de dados textuais e a realização de classificações e análises.

8.2 Extração de recursos

A biblioteca Scikit-Learn oferece funções e métodos embutidos para extrair recursos e atributos de dados de texto e imagem. Isso permite que você extraia recursos importantes para análise e classificação.

8.3 Treinamento de modelos

O Scikit-Learn fornece vários algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser usados para treinar modelos e realizar previsões. É possível treinar modelos supervisionados e não supervisionados, dependendo dos requisitos do seu projeto.

8.4 Otimização de desempenho

Além de fornecer algoritmos de aprendizado de máquina, o Scikit-Learn também oferece ferramentas para otimizar o desempenho dos seus modelos. Isso inclui técnicas como pesquisa em grade (grid search) para ajustar os parâmetros dos modelos.

8.5 Pesquisa em grade

A pesquisa em grade é uma técnica que permite encontrar os melhores parâmetros para treinar e otimizar modelos. Para cada combinação de parâmetros, o Scikit-Learn executa uma análise exaustiva para encontrar a melhor configuração.

📊 Carregamento de dados e categorias com o Scikit-Learn

O Scikit-Learn oferece recursos para carregar conjuntos de dados completos, que podem ser usados para classificação, treinamento de modelos e análise de dados textuais. Para carregar arquivos de texto com categorias como nome das subpastas, usamos o método load_files da classe sklearn.datasets.

9.1 Exemplo de carregamento de dados

Suponhamos que você queira carregar um conjunto de dados chamado 'digits' para visualizar o conteúdo. Para fazer isso, siga as etapas abaixo:

from sklearn.datasets import load_digits

# Carrega o conjunto de dados
digits = load_digits()

# Exibe informações sobre o conjunto de dados
print(digits.DESCR)

# Exibe os dados do conjunto
print(digits.data)

O método load_files retorna um objeto chamado 'bunch' que contém campos acessíveis como se fossem chaves de dicionário ou atributos do objeto. O campo DESCR exibe uma descrição do conjunto de dados e o campo data contém os dados em si.

📚 Extração de recursos com o Scikit-Learn

A extração de recursos é uma etapa importante na análise de dados textuais. O Scikit-Learn possui funções e métodos embutidos que facilitam a extração de recursos e atributos de dados textuais.

10.1 Extração de texto

A extração de texto é a técnica utilizada para converter documentos de texto em uma matriz de características numéricas. O modelo de extração de texto mais comum é a técnica de "Bag of Words", que consiste em atribuir um valor numérico para cada palavra presente nos documentos.

10.2 Extração de imagens

A extração de imagens é usada para extrair recursos de imagens, como patches ou gráficos de conectividade. Ela é útil para detectar características específicas ou aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em dados de imagem.

10.3 Bag of Words

O Bag of Words é uma técnica comum de extração de recursos de texto, que envolve a conversão do texto em uma matriz de contagem de palavras. Cada documento é representado por um vetor que indica a frequência de ocorrência de cada palavra no documento.

🎓 Treinamento de modelos com o Scikit-Learn

Uma parte importante da análise de dados textuais é treinar modelos de classificação para classificar os documentos ou realizar previsões com base nos dados de texto. O Scikit-Learn oferece uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser usados para treinar modelos de texto.

11.1 Modelos supervisionados

No treinamento de modelos supervisionados, o objetivo é gerar os dados e encontrar a resposta correta. Com esse tipo de treinamento, é possível prever o resultado de novas observações e conjuntos de dados.

Exemplo de modelos supervisionados para classificação de texto:

• Naive Bayes
• Support Vector Machines (SVM)
• Regressão Logística

11.2 Modelos não supervisionados

No treinamento de modelos não supervisionados, a resposta ou rótulo dos dados não é conhecido. O objetivo é entender a estrutura dos dados e identificar padrões. Nesse tipo de treinamento, é possível encontrar os preditores que se comportam da mesma maneira ou possuem alguma semelhança.

Exemplo de modelos não supervisionados para análise de texto:

• Agrupamento (clustering)
• Análise de Componentes Principais (PCA)
• Deep Learning

🚀 Construção de pipelines com o Scikit-Learn

Uma pipeline é uma técnica usada para agrupar múltiplas etapas de processamento e análise em uma única sequência de código. Com o Scikit-Learn, é possível criar pipelines para executar várias etapas de processamento de texto com facilidade.

12.1 Vectorização

A vectorização é o processo de converter um conjunto de documentos de texto em uma matriz de recursos numéricos. O Scikit-Learn fornece métodos embutidos para realizar a vectorização de texto, por exemplo, o CountVectorizer e TfidfVectorizer.

12.2 Transformação

A transformação envolve a extração de recursos em torno da palavra de interesse. Nessa etapa, é possível encontrar a ocorrência de cada palavra em um documento.

12.3 Treinamento e aplicação de modelos

Após a vectorização e a transformação dos dados, é possível treinar modelos para fazer previsões. Os dados são divididos em conjuntos de treinamento e teste para otimizar o processo.

12.4 Otimização de desempenho

O Scikit-Learn fornece ferramentas para otimizar o desempenho geral do modelo treinado. Isso inclui técnicas como pesquisa em grade (grid search) para ajustar os parâmetros do modelo.

12.5 Pesquisa em grade

A pesquisa em grade é uma técnica poderosa para encontrar os melhores parâmetros que afetam o resultado do treinamento do modelo. É uma forma eficiente de ajustar os recursos extraídos e otimizar os resultados.

📊 Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu sobre o processamento de linguagem natural (NLP) e suas aplicações na análise de dados textuais. Exploramos os conceitos básicos do NLP, as abordagens e técnicas utilizadas, bem como as bibliotecas e ferramentas disponíveis em Python, como o NLTK e o Scikit-Learn. Além disso, discutimos sobre a configuração do ambiente de NLP, extração de recursos, treinamento de modelos e a construção de pipelines para processamento de textos. Agora você está pronto para aplicar essas técnicas em seus próprios projetos de análise de dados textuais.

📚 Recursos

• NLTK: https://www.nltk.org/
• Scikit-Learn: https://scikit-learn.org/
• TextBlob: https://textblob.readthedocs.io/
• SpaCy: https://spacy.io/

❓ Perguntas Frequentes

Q: O que é processamento de linguagem natural? A: Processamento de linguagem natural (NLP) é uma técnica que envolve a compreensão, análise e extração de informações de dados em linguagem humana.

Q: Por que o NLP é importante na análise de dados? A: O NLP é importante na análise de dados porque permite que os computadores entendam e processem a linguagem humana, o que facilita a extração de informações valiosas de grandes conjuntos de dados.

Q: Quais são os principais desafios do processamento de linguagem natural? A: Alguns dos principais desafios do processamento de linguagem natural incluem o entendimento da complexidade e ambiguidade da linguagem humana, a análise de grandes volumes de dados textuais e a extração de informações significativas.

Q: Quais são as principais bibliotecas de NLP em Python? A: Algumas das principais bibliotecas de NLP em Python incluem o NLTK, Scikit-Learn, TextBlob e SpaCy.

Q: O que é uma pipeline de NLP? A: Uma pipeline de NLP é uma sequência de etapas de processamento que são executadas em conjunto para realizar tarefas de análise de dados textuais, como a extração de recursos, treinamento de modelos e classificação de texto.

Q: O que é busca em grade (grid search)? A: A busca em grade é uma técnica utilizada para encontrar os melhores parâmetros que afetam o treinamento e o desempenho de um modelo. Ela envolve a execução exaustiva de todas as combinações possíveis de parâmetros para determinar a configuração ideal.