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Temario del curso
Introducción breve a los métodos del PLN
- Tokenización de palabras y oraciones
- Clasificación de texto
- Análisis de sentimientos
- Corrección ortográfica
- Extracción de información
- Análisis sintáctico
- Extracción de significado
- Respuesta a preguntas
Visión general de la teoría del PLN
- Probabilidad
- Estadística
- Aprendizaje automático
- Modelado de lenguaje mediante n-gramas
- Naive Bayes
- Clasificadores MaxEnt
- Modelos de secuencia (Modelos Ocultos de Markov)
- Dependencia probabilística
- Análisis sintáctico de constituyentes
- Modelos vectoriales del significado
Requerimientos
No se requiere experiencia previa en PLN.
Requerido: Conocimiento de al menos un lenguaje de programación (Java, Python, PHP, VBA, etc...).
Esperado: Nivel razonable en matemáticas (equivalente a nivel A), especialmente en probabilidad, estadística y cálculo.
Opcional: Familiaridad con expresiones regulares.
21 Horas
