https://github.com/viniciusds2020/nlp_classificacao_texto_spacy

Projeto de Machine learning - Classificação de texto NLTK, SpaCy e Sklearn
https://github.com/viniciusds2020/nlp_classificacao_texto_spacy

logistic-regression machine-learning nlp nlp-machine-learning nltk-python pt-br random-forest-classifier spacy

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Projeto de Machine learning - Classificação de texto NLTK, SpaCy e Sklearn

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/viniciusds2020/nlp_classificacao_texto_spacy
• Owner: viniciusds2020
• Created: 2022-06-21T17:56:26.000Z (over 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-04-20T17:45:34.000Z (8 months ago)
• Last Synced: 2024-04-20T18:52:55.400Z (8 months ago)
• Topics: logistic-regression, machine-learning, nlp, nlp-machine-learning, nltk-python, pt-br, random-forest-classifier, spacy
• Language: Python
• Homepage: https://colab.research.google.com/drive/12lK3Mr83Ez7Z6NhzyEiYzcCL80pICEYH#scrollTo=aCqDnE0FIB2F
• Size: 2.55 MB
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  • Readme: README.md

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README

        
## **Classificação de Texto com NLTK, SpaCy e Scikit-Learn**

A classificação de texto é uma tarefa essencial no processamento de linguagem natural (PLN), que envolve categorizar documentos de texto em diferentes classes ou categorias. Nesta apresentação, exploraremos como realizar essa tarefa utilizando três poderosas bibliotecas: NLTK, SpaCy e Scikit-Learn.

**NLTK (Natural Language Toolkit):**

NLTK é uma das bibliotecas mais conhecidas e amplamente utilizadas para PLN em Python. Oferece uma ampla gama de ferramentas para processamento de texto, incluindo tokenização, lematização, análise gramatical e classificação. Para classificação de texto com NLTK, podemos usar algoritmos clássicos como Naive Bayes. Demonstraremos como preparar dados, criar recursos (features) apropriados e treinar um modelo de classificação usando NLTK.

**SpaCy:**

SpaCy é outra biblioteca popular para PLN, conhecida por sua eficiência e desempenho. Ele fornece modelos pré-treinados para várias tarefas, incluindo classificação de texto. Demonstraremos como carregar um modelo de linguagem pré-treinado do SpaCy, adaptá-lo para nossa tarefa de classificação e usar esse modelo para categorizar novos documentos de texto.

**Scikit-Learn:**

Scikit-Learn é uma biblioteca amplamente utilizada para aprendizado de máquina em Python, incluindo tarefas de classificação. Integrar PLN com Scikit-Learn oferece uma abordagem robusta para classificação de texto. Exploraremos como representar texto como features numéricas utilizáveis por algoritmos de aprendizado de máquina, como SVM (Support Vector Machines) ou modelos baseados em árvores de decisão.

**Passos para a Classificação de Texto:**

- **Pré-processamento de Texto:** Limpeza de texto, tokenização, remoção de stop words, lematização ou stemming.

- **Feature Engineering:** Representação de texto como vetores numéricos.

- **Escolha do Modelo:** Seleção do algoritmo de classificação adequado.

- **Treinamento e Avaliação:** Divisão dos dados em conjuntos de treino e teste, treinamento do modelo e avaliação de sua precisão e desempenho.

**Conclusão:**

A classificação de texto é uma área emocionante e desafiadora do PLN, com aplicações em categorização de documentos, análise de sentimento, detecção de spam e muito mais. Ao explorar o NLTK, SpaCy e Scikit-Learn, você terá uma base sólida para iniciar projetos de classificação de texto e aprimorar suas habilidades em PLN. Essas ferramentas oferecem uma combinação poderosa de funcionalidades para lidar com tarefas complexas de processamento e análise de texto.