Cursos de Procesamiento de Lenguajes Naturales con Python

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Código del Curso

python_nltk

Duration

28 hours (usualmente 4 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

Conocimiento básico de Python

Overview

Este curso introduce a los lingüistas o programadores a la PNL en Python. Durante este curso utilizaremos principalmente nltk.org (Natural Language Tool Kit), pero también usaremos otras bibliotecas relevantes y útiles para PNL. Por el momento podemos realizar este curso en Python 2.x o Python 3.x. Los ejemplos son en inglés o mandarín (普通话). Otros idiomas también pueden ponerse a disposición si se acuerda antes de reservar.

Programa del Curso

Descripción de los paquetes de Python relacionados con PNL

 

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

  • Manipulación de texto simple
  1. Búsqueda de texto
  2. Contando palabras
  3. División de textos en palabras
  4. Dispersión léxica
  • Procesamiento de estructuras complejas
  1. Representación de texto en listas
  2. Listas de indización
  3. Colocaciones
  4. Bigrams
  5. Distribuciones de frecuencia
  6. Condiciona con palabras
  7. Comparación de palabras (comienza, termina con, islora, isalpha, etc ...)
  • Comprensión del lenguaje natural
  1. Desambiguación de Sentido de Palabra
  2. Resolución del pronombre
  • Traducciones automáticas (estadísticas, reglas basadas, literales, etc ...)
  • Ceremonias

PNL en Python en ejemplos

  • Acceso a Text Corpora y Recursos Lexical
  1. Fuentes comunes para los corpus
  2. Distribuciones de frecuencia condicional
  3. Contar Palabras por Género
  4. Crear propio corpus
  5. Pronunciando Diccionario
  6. Léxico de Shoebox y Toolbox
  7. Sentidos y Sinónimos
  8. Jerarquías
  9. Relaciones léxicas: Merónimos, Holónimos
  10. Similitud semántica
  • Procesamiento de texto en bruto
  1. Haciendo
  2. estrangular
  3. extraer partes de la cadena
  4. acceso a personajes individuales
  5. buscar, reemplazar, dividir, unir, indexar, etc ...
  6. usando expresiones regulares
  7. detección de patrones de palabras
  8. derivando
  9. tokenización
  10. normalización del texto
  11. Segmentación de palabras (especialmente en chino)
  • Categorización y etiquetado de palabras
  1. Tagged Corpora
  2. Fichas etiquetadas
  3. Conjunto de etiquetas de parte del habla
  4. Diccionarios Python
  5. Palabras para la asignación Propertieis
  6. Etiquetado automático
  7. Determinación de la categoría de una palabra (morfológica, sintáctica, semántica)
  • Clasificación de texto (aprendizaje automático)
  1. Clasificación supervisada
  2. Segmentación de oraciones
  3. Validación cruzada
  4. Árboles de decisión
  • Extraer información del texto
  1. Chunking
  2. Ching
  3. Etiquetas vs Arboles
  • Analizando la estructura de la oración
  1. Gramática Libre de Contexto
  2. Analizadores
  • Gramáticas basadas en características de construcción
  1. Características gramaticales
  2. Procesamiento de estructuras de características
  • Analizar el significado de las oraciones
  1. Semántica y Lógica
  2. Lógica proposicional
  3. Lógica de primer orden
  4. Semántica del discurso
  • Gestión de datos lingüísticos
  1. Formatos de datos (Léxico vs Texto)
  2. Metadatos

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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