Processamento de linguagem natural com Python: 1
De Ajit Singh
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Sobre este e-book
Simplesmente em profundidade
Este livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais. ● 1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas. ● 2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutores de estados finitos. ● 3. Predição e marcação de parte do discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Analysis, N-gramas simples, previsão de palavras, marcação estocástica e avaliação do desempenho do sistema. ● 4. Análise e geração. Gramática gerativa, gramáticas livres de contexto, análise e geração com gramáticas livres de contexto, pesos e probabilidades. Gramática baseada em restrições, unificação, semântica composicional simples. Relações semânticas. ● 5. PNL com Python
Ajit Singh
Ajit Singh is equally interested in fiction and non-fiction and has written many books in English, Hindi, and Urdu. He has performed in Haryana, published his prose and verse in India and Pakistan, and participated in an international online poetry symposium organized by Bazm-e-Urdu, Qatar.He lives in a village, teaches science, and comes from a farming family. His father served as a major in the Parachute Regiment of the Indian Army.Ajit plays cricket, football, volleyball, basketball, badminton, and chess. He loves harmonium and flute, sings folk songs, and also enjoys gardening in his spare time. His nickname is "Badal," which means "cloud" in English.
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Pré-visualização do livro
Processamento de linguagem natural com Python - Ajit Singh
Índice
Conteúdo= Página 5
Prefácio= Página 6
Objetivos= Página 6
Características principais= Página 6
Capítulo 1: Introdução à PNL= Página 7
Texto tokenizado e correspondência de padrões= Página 7
Alguma terminologia linguística= Página 8
Por que o processamento da linguagem é difícil?= Página 9
Alguns aplicativos de PNL= Página 10
Partes do discurso= Página 11
Recuperação de informação, extração de informação e resposta a perguntas= Página 13
Maquina de tradução= Página 14
Interfaces de linguagem natural e sistemas de diálogo= Página 14
Um pouco mais de história= Página 15
Fases da PNL= Página 16
Processamento Morfológico= Página 16
Análise de sintaxe= Página 16
Análise Semântica= Página 16
Análise Pragmática= Página 16
Arquitetura de aplicativo NLP deep
genérico= Página 17
Interface de linguagem natural para uma base de conhecimento= Página 18
Comentários gerais= Página 18
Capítulo 2: Morfologia e técnicas de estados finitos= Página 20
Análise Morfológica= Página 20
Tipos de Morfemas= Página 20
Caules= Página 20
Ordem das palavras= Página 21
Na morfologia seccional vs. Derivacional= Página 21
Regras de ortografia= Página 22
Aplicações de processamento morfológico= Página 22
Requisitos lexicais para processamento morfológico= Página 23
Autômatos de estados finitos para reconhecimento= Página 24
Transdutores de estado finito= Página 25
Alguns outros usos das técnicas de estado finito em PNL= Página 26
Gramáticas parciais para reconhecimento de entidades nomeadas= Página 26
Capítulo 3: Predição e marcação de parte da fala
PNL – Recursos linguísticos – Corpus= Página 27
Tipos de corpus= Página 28
Lexicografia= Página 29
Gramática e sintaxe= Página 30
Treinamento e avaliação= Página 30
Algumas análises básicas de corpus= Página 31
DIY Corpus: alguns exemplos trabalhados= Página 31
Distribuições de freqüência= Página 32
Calculando a frequência da tag= Página 32
Concordância e colocações= Página 33
WordNet= Página 33
Expressões regulares= Página 33
Propriedades de expressões regulares= Página 33
Predição= Página 36
Bigramas= Página 36
Marcação gramatical= Página 38
Etiquetagem POS estocástica= Página 39
Avaliação de etiquetagem de POS= Página 44
Tagging POS com base em regras= Página 45
Propriedades da marcação de PDV baseada em regras= Página 46
Marcação estocástica de PDV= Página 46
Probabilidades de sequência de tag= Página 46
Capítulo 4: Análise e geração
Gramática gerativa= Página 47
Gramáticas livres de contexto= Página 47
Um CFG simples para um fragmento de inglês= Página 48
Analisar árvores= Página 49
Usando uma gramática como gerador aleatório= Página 49
Análise de gráfico= Página 49
Um analisador de gráfico passivo ascendente= Página 51
Embalagem= Página 52
Análise de gráfico ativo= Página 55
Ordenando o espaço de busca= Página 56
Por que não podemos usar FSAs para modelar a sintaxe das linguagens naturais?= Página= 57
Sintaxe e semântica= Página 58
Semântica e Pragmática= Página 59
Especificando gramáticas para linguagens naturais= Página 60
Gramáticas de caso= Página 61
Gramáticas Semânticas= Página 61
Gramáticas de cláusulas definitivas (DCGs)= Página 62
Gramáticas lexicais funcionais (LFGs)= Página 63
Redes de transição aumentada (ATNs)= Página 64
Semântico= Página 64
Formas de Representação Semântica= Página 64
Construindo Representações Semânticas= Página 66
Capítulo 5: PNL com Python
Pré-requisitos= Página 67
Primeiros passos com NLTK= Página 67
Instalando NLTK= Página 67
Baixando dados do NLTK= Página 67
Outros Pacotes Necessários= Página 68
Tokenização= Página 68
Pacote WordPunctTokenizer= Página 69
Stemming= Página 69
Lemmatização= Página 69
Pacote WordNetLemmatizer= Página 70
Contando tags de PDV – Chunking= Página 70
Executando o Script de PNL= Página 70
Conteúdo
Este livro tem como objetivo apresentar as técnicas fundamentais de processamento de linguagem natural, desenvolver uma compreensão dos limites dessas técnicas e dos problemas de pesquisa atuais e avaliar algumas aplicações atuais e potenciais.
1. Introdução. Breve história da pesquisa em PNL, aplicações atuais, arquitetura de sistema de PNL genérica, abordagens baseadas em conhecimento versus abordagens probabilísticas.
2. Técnicas de estado finito. Na morfologia seccional e derivacional, autômatos de estados finitos em PNL, transdutores de estados finitos.
3. Predição e marcação de parte do discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Analysis, N-gramas simples, previsão de palavras, marcação estocástica e avaliação do desempenho do sistema.
4. Análise e geração. Gramática gerativa, gramáticas livres de contexto, análise sintática e geração com gramáticas livres de contexto, pesos e probabilidades. Gramática baseada em restrições, unificação, semântica composicional simples. Relações semânticas.
5. PNL com Python
Copyright © Ajit Singh 2019
Todos os direitos reservados. Nenhuma parte deste trabalho pode ser reproduzida de qualquer forma, ou por qualquer meio, sem a permissão por escrito do editor. Eu faço todos os esforços para respeitar os direitos autorais.
Prefácio
PNL é um campo amplo e multidisciplinar, portanto, este livro pode fornecer apenas uma introdução muito geral. O primeiro capítulo foi elaborado para dar uma visão geral das principais subáreas e uma ideia muito breve das principais aplicações e das metodologias que foram empregadas. A história da PNL é brevemente discutida como uma forma de colocar isso em perspectiva. Os próximos três capítulos descrevem algumas das principais subáreas com mais detalhes. A organização é baseada no aumento da profundidade
de processamento, começando com técnicas relativamente orientadas para a superfície e progredindo para considerar o significado das frases e o significado dos enunciados no contexto. Cada capítulo considerará a subárea como um todo e, em seguida, descreverá um ou mais algoritmos de amostra que tratam de problemas específicos. Os algoritmos foram escolhidos porque são relativamente simples de descrever e porque ilustram uma técnica específica que se mostrou útil, mas a ideia é exemplificar uma abordagem, não fornecer um levantamento detalhado (o que seria impossível na época acessível). No entanto, outras abordagens às vezes serão discutidas brevemente. O capítulo final reúne o material anterior para descrever o estado da arte em aplicativos de amostra.
Objetivos
O objetivo do meu livro para os alunos é:
Ser capaz de descrever a arquitetura e o design básico de um shell
de sistema PNL genérico.
Ser capaz de discutir o desempenho atual e futuro provável de vários aplicativos de PNL, como tradução automática e resposta por e-mail.
Ser capaz de descrever resumidamente uma técnica fundamental para processar a linguagem para várias subtarefas, como análise morfológica, análise sintática, desambiguação do sentido da palavra, etc.
Compreender como essas técnicas se baseiam e se relacionam com outras áreas da ciência da computação (teórica), como a teoria da linguagem formal, semântica formal das linguagens de programação ou prova de teoremas.
Características principais
Discussão dos principais problemas envolvidos no processamento da linguagem por meio de exemplos retirados de aplicações de PNL com distinções metodológicas e coloca as aplicações e metodologia em algum contexto histórico.
Discussão da morfologia, concentrando-se principalmente na morfologia inglesa. O conceito de léxico em um sistema de PNL é discutido com relação ao processamento morfológico. As regras de ortografia são introduzidas e o uso de transdutores de estado finito para implementar as regras de ortografia é explicado.
Apresenta algumas técnicas estatísticas simples e ilustra seu uso em PNL para predição de palavras e categorias de classes gramaticais. Ele começa com uma discussão sobre corpora e, em seguida, apresenta a previsão de palavras. A previsão de palavras pode ser vista como uma forma de modelar (grosseiramente) algumas informações sintáticas (ou seja, a ordem das palavras).
PNL com Python.
DIY Corpus.
Capítulo 1: Introdução à PNL
As pessoas se comunicam de muitas maneiras diferentes: falando e ouvindo, fazendo gestos, usando sinais manuais especializados (como ao dirigir ou direcionar o tráfego), usando linguagem de sinais para surdos ou por meio de várias formas de texto.
Por texto, queremos dizer palavras que são escritas ou impressas em uma superfície plana (papel, cartão, placas de rua e assim por diante) ou exibidas em uma tela ou dispositivo eletrônico