Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p>Um pesquisador tenta identificar a evolução do vocabulário político ao longo de 50 anos de discursos presidenciais, mas suas contagens manuais são distorcidas por palavras triviais como &#x27;de&#x27;, &#x27;para&#x27; e &#x27;que&#x27; e variações de conjugação verbal.</p>

Fundamentos de Processamento de Linguagem Natural (PLN / NLP) aplicados ao texto humanístico. O pipeline de pré-processamento de texto em Python: normalização (caixa baixa, remoção de pontuação e diacríticos), Tokenização (divisão em palavras e sentenças). O conceito e filtragem criteriosa de Stopwords: por que remover certas palavras em algumas análises e preservá-las em análises estilométricas. Stemming (redução a radicais via algoritmo de Porter) vs Lematização (redução à forma canônica de dicionário com SpaCy). Extração de N-grams (bigramas e trigramas) para detecção de expressões compostas. Métricas de relevância estatística: Frequência de Termo e Frequência Inversa de Documento (TF-IDF).

O Pipeline de Pré-Processamento de Texto

Transforme texto cru desestruturado em matrizes computáveis.

• Tokenização divide o fluxo contínuo de caracteres em unidades semânticas individuais
• Limpeza de caracteres especiais e tags residuais de digitalização
• Pres...