Programa del Curso

Resumen de Python paquetes relacionados con NLP

 

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

    Manipulación de texto simple Búsqueda de texto Contar Words Dividir textos en Words Dispersión léxica
Procesamiento de estructuras complejas  Representación de texto en listas
  • Listas de indexación
  • Colocaciones
  • Bigramas
  • Distribuciones de frecuencia
  • Condicionales con Words
  • Comparando Words (startswith, endswith, islower, isalpha, etc...)
  • Comprensión del lenguaje natural Word Desambiguación de sentido
  • Resolución de pronombres
  • Traducciones automáticas (estadísticas, basadas en reglas, literales, etc.)
  • Ejercicios
  • PNL en Python en ejemplos
  • Acceso a corpus de texto y recursos léxicos Fuentes comunes para corpus Distribuciones de frecuencia condicionales Contar Words por género Creación de corpus propio Diccionario de pronunciación Léxicos de cajas de zapatos y cajas de herramientas Sentidos y sinónimos Jerarquías Relaciones léxicas: merónimos, holónimos Similitud semántica
  • Procesamiento de texto sin formato Precios
  • Estrangulamiento

      Extracción de partes de la cadena
    AccessPersonajes individuales
  • Searching, reemplazando, dividiendo, uniendo, indexando, etc.
  • Uso de expresiones regulares
  • Detección de patrones de palabras
  • Humor
  • Tokenización
  • Normalización del texto
  • Word Segmentación (especialmente en chino)
  • Categorización y etiquetado Words Etiquetado Corpus
  • Tokens etiquetados
  • Conjunto de etiquetas de parte de la oración
  • Python Diccionarios
  • Words a la asignación de propiedades
  • Etiquetado automático
  • Determinación de la categoría de un Word (morfológico, sintáctico, semántico)
  • Clasificación de textos (Machine Learning) Clasificación supervisada
  • Segmentación de oraciones
  • Validación cruzada
  • Árboles de decisión
  • Extracción de información del texto Chunking
  • Grietas
  • Etiquetas vs Árboles
  • Análisis de la estructura de la oración Gramática libre de contexto
  • Analizadores
  • Creación de gramáticas basadas en características Características gramaticales
  • Procesamiento de estructuras de entidades
  • Analizando el significado de las oraciones Semántica y lógica
  • Lógica Proposicional
  • Lógica de primer orden
  • Semántica del discurso
  •  Gestión de datos lingüísticos Formatos de datos (léxico frente a texto)
  • Metadatos
  • Requerimientos

    Conocimientos básicos de Python

      28 horas
     

    Número de participantes


    Comienza

    Termina


    Las fechas están sujetas a disponibilidad y tienen lugar entre 09:30 y 16:30.
    Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.

    Testimonios (1)

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