Programa del Curso

Resumen de Python paquetes relacionados con NLP

Introducción a la PNL (ejemplos en Python, por supuesto)

  1. Manipulación de texto simple
    1. Búsqueda de texto
    2. Conteo Words
    3. División de textos en Word s
    4. Dispersión léxica
  2. Procesamiento de estructuras complejas 
    1. Representación de texto en listas
    2. Listas de indexación
    3. Colocaciones
    4. Bigramas
    5. Distribuciones de frecuencia
    6. Condicionales con Words
    7. Comparando Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)
  3. Comprensión del lenguaje natural
    1. Word Desambiguación de sentido
    2. Resolución de pronombres
  4. Traducciones automáticas (estadísticas, basadas en reglas, literales, etc.)
  5. Ejercicios

PNL en Python en ejemplos

  1. Accessing Corpus de texto y recursos léxicos
    1. Fuentes comunes de los corpus
    2. Distribuciones de frecuencia condicionales
    3. Contando Words por género
    4. Creación de un corpus propio
    5. Diccionario de pronunciación
    6. Léxicos de caja de zapatos y caja de herramientas
    7. Sentidos y sinónimos
    8. Jerarquías
    9. Relaciones léxicas: merónimos, holónimos
    10. Similitud semántica
  2. Procesamiento de texto sin procesar
    1. Precios
    2. Estrangulamiento
    3. Extracción de partes de una cadena
    4. Accessing personajes individuales
    5. Buscar, reemplazar, dividir, unir, indexar, etc...
    6. Uso de expresiones regulares
    7. Detección de patrones de palabras
    8. Derivados
    9. Tokenización
    10. Normalización del texto
    11. Word Segmentación (especialmente en chino)
  3. Categorización y etiquetado Words
    1. Etiquetado Corpus
    2. Tokens etiquetados
    3. Conjunto de etiquetas de parte de la oración
    4. Python Diccionarios
    5. Words a la asignación de Propertieis
    6. Etiquetado automático
    7. Determinación de la categoría de un Word (morfológico, sintáctico, semántico)
  4. Clasificación de textos (Machine Learning)
    1. Clasificación supervisada
    2. Segmentación de oraciones
    3. Validación cruzada
    4. Árboles de decisión
  5. Extracción de información del texto
    1. Chunking
    2. Grietas
    3. Etiquetas vs Árboles
  6. Análisis de la estructura de la oración
    1. Gramática libre de contexto
    2. Analizadores
  7. Creación de gramáticas basadas en características
    1. Características gramaticales
    2. Procesamiento de estructuras de características
  8. Analizando el significado de las oraciones
    1. Semántica y lógica
    2. Lógica Proposicional
    3. Lógica de primer orden
    4. Semántica del discurso
  9.  Gestión de datos lingüísticos
    1. Formatos de datos (léxico vs texto)
    2. Metadatos

Requerimientos

Conocimiento básico de Python

 28 horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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