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Temario del curso
Esquema detallado de la capacitación
- Introducción al NLP
- Comprensión del NLP
- Frameworks de NLP
- Aplicaciones comerciales del NLP
- Extracción de datos de la web
- Trabajo con diversas APIs para recuperar datos de texto
- Trabajo y almacenamiento de corpus de texto, guardando contenido y metadatos relevantes
- Ventajas de usar Python y curso intensivo de NLTK
- Comprensión práctica de un corpus y un conjunto de datos
- ¿Por qué necesitamos un corpus?
- Análisis de corpus
- Tipos de atributos de datos
- Diferentes formatos de archivo para corpus
- Preparación de un conjunto de datos para aplicaciones de NLP
- Comprensión de la estructura de las oraciones
- Componentes del NLP
- Comprensión del lenguaje natural
- Análisis morfológico - raíz, palabra, token, etiquetas de habla
- Análisis sintáctico
- Análisis semántico
- Manejo de la ambigüedad
- Preprocesamiento de datos de texto
- Corpus - texto sin procesar
- Segmentación de oraciones (tokenization)
- Reducción a raíz (stemming) para texto sin procesar
- Lematización de texto sin procesar
- Eliminación de palabras de relleno (stop words)
- Corpus - oraciones sin procesar
- Segmentación de palabras (tokenization)
- Lematización de palabras
- Trabajo con matrices Término-Documento/Documento-Término
- Segmentación de texto en n-gramas y oraciones
- Preprocesamiento práctico y personalizado
- Corpus - texto sin procesar
- Análisis de datos de texto
- Características básicas del NLP
- Analizadores (parsers) y análisis
- Etiquetado POS (partes de la oración) y etiquetadores
- Reconocimiento de entidades nombradas
- N-gramas
- Bolsa de palabras (bag of words)
- Características estadísticas del NLP
- Conceptos de álgebra lineal para NLP
- Teoría probabilística para NLP
- TF-IDF
- Vectorización
- Codificadores y Decodificadores
- Normalización
- Modelos Probabilísticos
- Ingeniería de características avanzada y NLP
- Fundamentos de word2vec
- Componentes del modelo word2vec
- Lógica del modelo word2vec
- Extensión del concepto word2vec
- Aplicación del modelo word2vec
- Estudio de caso: Aplicación de bolsa de palabras: resumen automático de texto utilizando los algoritmos simplificados y verdaderos de Luhn
- Características básicas del NLP
- Agrupamiento de documentos, clasificación y modelado de temas
- Agrupamiento de documentos y minería de patrones (agrupamiento jerárquico, k-medias, etc.)
- Comparación y clasificación de documentos utilizando medidas de distancia TFIDF, Jaccard y coseno
- Clasificación de documentos usando Naïve Bayes y Máxima Entropía
- Identificación de elementos de texto importantes
- Reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales, Descomposición en Valores Singulares, Factorización de Matrices No Negativas
- Modelado de temas y recuperación de información usando Análisis Semántico Latente
- Extracción de entidades, análisis de sentimientos y modelado de temas avanzado
- Positivo vs. negativo: grado de sentimiento
- Teoría de Respuesta de Ítem
- Etiquetado de partes de la oración y su aplicación: encontrar personas, lugares y organizaciones mencionadas en el texto
- Modelado de temas avanzado: Asignación Latente de Dirichlet
- Estudios de caso
- Minería de reseñas de usuarios no estructuradas
- Clasificación de sentimientos y visualización de Datos de Reseñas de Productos
- Minería de registros de búsqueda para patrones de uso
- Clasificación de texto
- Modelado de temas
Requerimientos
Conocimiento y conciencia de los principios de NLP y una apreciación de la aplicación de la IA en los negocios
21 Horas
Reseñas (1)
Soporte individual
Simon the 2nd - Cboost
Curso - ROS: Programming for Robotics
Traducción Automática
