La guía definitiva para principiantes sobre el procesamiento del lenguaje natural
¡Aprenda paso a paso los conceptos principales del procesamiento del lenguaje natural en Python! ¡Construye un clasificador de sentimientos!
Lo que aprenderás
La guía definitiva para principiantes sobre el procesamiento del lenguaje natural
- Comprender los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural, como la parte del discurso, la lematización, la derivación, el reconocimiento de entidades nombradas y las palabras vacías.
- Comprender conceptos más avanzados, como análisis de dependencia, tokenización, similitud de palabras y oraciones.
- Cargar textos de Internet para aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural
- Cómo visualizar los términos más frecuentes usando la nube de palabras
- Implementar el resumen de texto y la búsqueda de palabras clave
- Aprenda a representar textos usando Bag of Words y TF-IDF
- Implemente el análisis de sentimientos utilizando la biblioteca NLTK (kit de herramientas de lenguaje natural), TF-IDF y la biblioteca spaCy
Requisitos
- Lógica de programación
- Programación básica de Python
Descripción
El área de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es una subárea de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo hacer que las computadoras sean capaces de comprender el lenguaje humano, tanto escrito como hablado. Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas son traductores entre idiomas, traducción de texto a voz o de voz a texto, chatbots, sistemas automáticos de preguntas y respuestas (Q&A), generación automática de descripciones para imágenes, generación de subtítulos en videos, clasificación de sentimientos en oraciones, ¡Entre muchos otros! ¡Aprender esta área puede ser la clave para brindar soluciones reales a las necesidades presentes y futuras!
El curso se divide en tres partes:
- En el primero, aprenderá los conceptos más básicos de procesamiento del lenguaje natural, como parte del discurso, lematización, derivación, reconocimiento de entidades con nombre, palabras vacías, análisis de dependencia, similitud de palabras y oraciones y tokenización.
- En la segunda parte, aprenderá temas más avanzados, como la función de preprocesamiento, la nube de palabras, el resumen de texto, la búsqueda de palabras clave, una bolsa de palabras, TF-IDF (frecuencia de término - frecuencia de documento inverso) y similitud de coseno. ¡También simularemos un chatbot que puede responder preguntas sobre cualquier tema que desee!
- Finalmente, en la tercera y última parte del curso, crearemos un clasificador de sentimiento usando un conjunto de datos de Twitter real! Implementaremos el clasificador usando NLTK, TF-IDF y también la biblioteca spaCy
Este puede considerarse el primer curso de procesamiento del lenguaje natural y, después de completarlo, puede pasar a materiales más avanzados. Si nunca ha oído hablar del procesamiento del lenguaje natural, este curso es para usted.! Al final, tendrás la experiencia práctica para desarrollar algunos proyectos simples y tomar cursos más avanzados. Durante las conferencias, el código se implementará paso a paso utilizando Google Colab, lo que asegurará que no tendrá problemas con las instalaciones o configuraciones de software en su máquina local.
