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InicioPythonIntroducción al procesamiento de lenguaje natural en Python

Introducción al procesamiento de lenguaje natural en Python

Aprende técnicas fundamentales de procesamiento de lenguaje natural con Python y aplícalas a datos reales.

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Descripción del curso

En este curso, aprenderás los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP), como identificar y separar palabras, extraer temas de un texto y construir tu propio clasificador de noticias falsas. También aprenderás a utilizar bibliotecas básicas como NLTK, junto con bibliotecas que utilizan el aprendizaje profundo para resolver problemas comunes de NLP. Este curso te dará las bases para procesar y analizar texto a medida que avances en tu aprendizaje de Python.
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Científico de machine learning en Python

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Procesamiento del Lenguaje Natural en Python

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  1. 1

    Expresiones regulares y tokenización de palabras

    Gratuito

    Este capítulo introducirá algunos conceptos básicos de NLP, como la tokenización de palabras y las expresiones regulares para ayudar a analizar el texto. También aprenderás a manejar texto no inglés y tokenización más difícil.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introducción a las expresiones regulares
    50 xp
    ¿Qué patrón?
    50 xp
    Práctica de expresiones regulares: re.split() y re.findall()
    100 xp
    Introducción a la tokenización
    50 xp
    Tokenización de palabras con NLTK
    100 xp
    Más regex con re.search()
    100 xp
    Tokenización avanzada con NLTK y regex
    50 xp
    Selección de un tokenizador
    50 xp
    Regex con tokenización NLTK
    100 xp
    Tokenización no ASCII
    100 xp
    Trazar la longitud de las palabras con NLTK
    50 xp
    Práctica de representación
    100 xp
  2. 2

    Identificación sencilla de temas

    Este capítulo te presentará la identificación del tema, que podrás aplicar a cualquier texto que encuentres en la vida real. Utilizando los modelos básicos de NLP, identificarás los temas de los textos basándote en las frecuencias de los términos. Experimentarás y compararás dos métodos sencillos: bolsa de palabras y Tf-idf utilizando NLTK, y una nueva biblioteca Gensim.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Reconocimiento de entidades nombradas

    Este capítulo presentará un tema algo más avanzado: el reconocimiento de entidades nombradas. Aprenderás a identificar el quién, el qué y el dónde de tus textos utilizando modelos preentrenados en textos ingleses y no ingleses. También aprenderás a utilizar algunas bibliotecas nuevas, polyglot y spaCy, para añadirlas a tu caja de herramientas de NLP.

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conjuntos de datos

English stopwordsMonty Python and the Holy GrailNews articlesWikipedia articles

colaboradores

Collaborator's avatar
Hugo Bowne-Anderson
Collaborator's avatar
Yashas Roy

requisitos previos

Python Toolbox
Katharine Jarmul HeadshotKatharine Jarmul

Founder, kjamistan

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