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Temario del curso

Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG)

  • Visión general de NLG y sus aplicaciones
  • Comprensión del flujo de trabajo de NLG
  • Introducción a las bibliotecas de Python para NLG

Recopilación y preparación de datos

  • Recopilación de datos de diversas fuentes
  • Limpieza y preprocesamiento de datos de texto
  • Organización del contenido para la generación

Modelado de lenguaje para NLG

  • Introducción a los modelos de lenguaje
  • Entrenamiento de un modelo de lenguaje para la generación de texto
  • Ajuste fino de modelos de lenguaje utilizando SpaCy y NLTK

Planificación de oraciones y estructuración del texto

  • Planificación de la estructura de las oraciones y el flujo del contenido
  • Uso de plantillas para la generación de texto
  • Personalización de la estructura del texto según los casos de uso

Generación de contenido y postprocesamiento

  • Generación de texto a partir de datos estructurados
  • Evaluación y refinamiento del contenido generado
  • Postprocesamiento y formato de la salida

Técnicas avanzadas de NLG

  • Uso de redes neuronales para la generación de texto (por ejemplo, modelos GPT)
  • Manejo del contexto y la coherencia en el texto generado
  • Exploración de aplicaciones y estudios de caso del mundo real

Proyecto final: Construcción de un sistema de NLG

  • Definición del alcance del proyecto
  • Construcción y despliegue de un sistema de NLG
  • Pruebas y evaluación del sistema

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en programación con Python

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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