Summary  
This chapter covers text encoding techniques for converting raw text into numerical vector representations using methods such as bag-of-words, one-hot encoding, TF-IDF, and word embeddings.

General domain of usage  
Natural language processing

Diferentes esquemas de **codificação de texto** são explorados para transformar texto bruto em representações numéricas adequadas para algoritmos de aprendizado de máquina. A codificação de texto é uma etapa crucial em PLN, permitindo a conversão de texto não estruturado em formatos estruturados que capturam significado e relações entre palavras.


Em resumo, a codificação de texto é uma parte essencial do pré-processamento de dados textuais para tarefas de PLN. Enquanto métodos mais simples como BOW e TF-IDF são úteis para determinadas tarefas, **word embeddings** oferecem uma representação mais poderosa e semanticamente rica das palavras, o que será essencial em tarefas de PLN mais avançadas, como análise de sentimento. Posteriormente, implementaremos **word embeddings** em nosso projeto de análise de sentimento para capturar o contexto e o significado das palavras de forma mais eficaz.

Na codificação **TF-IDF**, o que o componente "Frequência Inversa de Documentos" (IDF) mede?

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas, como LSTMs e GRUs, utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações práticas. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios reais em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Aborda as limitações das redes neurais tradicionais para dados sequenciais e apresenta os fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explica a arquitetura das RNNs, seus tipos e a implementação passo a passo por meio de exemplos básicos e um desafio de programação.

Explora desafios comuns de treinamento, como gradientes desaparecendo e explodindo. Introduz variantes avançadas de RNN, incluindo LSTM e GRU, destacando seus mecanismos internos e casos de uso, com exemplos práticos de implementação para cada uma.

Foca no processamento e previsão de dados de séries temporais utilizando modelos baseados em RNN. Inclui carregamento de dados, técnicas de pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação de desempenho, com ênfase na comparação entre as arquiteturas LSTM e GRU.

Demonstra a aplicação de RNNs em tarefas de classificação de texto. Aborda conceitos fundamentais de PLN, métodos de codificação de texto, etapas de preparação de dados e construção de um modelo baseado em LSTM para previsão de sentimento.

Codificação de Texto

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