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Práctica: Procesamiento del lenguaje natural

Información administrativa

Título Procesamiento del lenguaje natural
Duración 60-70 minutos
Módulo A
Tipo de lección Practico
Enfoque Práctico — Modelado de IA
Tema Clasificación de texto, clasificación del sentimiento

Keywords

Procesamiento del lenguaje natural, Clasificador de Bayes Naive,

Objetivos de aprendizaje

Preparación prevista

Eventos de aprendizaje que se completarán antes

Ninguno.

Obligatorio para los estudiantes

  • Programación básica de Python
  • Estadísticas básicas

Opcional para estudiantes

Referencias y antecedentes para estudiantes

  • Kit de herramientas de lenguaje natural
  • Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan y Hinrich Schütze, Introducción a la recuperación de información, Cambridge University Press. 2008
  • Jurafskly D., Martin J. H. — Introducción a la PNL, Lingüística Computacional y Reconocimiento del Discurso

Recomendado para profesores

  • Kit de herramientas de lenguaje natural
  • Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan y Hinrich Schütze, Introducción a la recuperación de información, Cambridge University Press. 2008
  • Jurafskly D., Martin J. H. — Introducción a la PNL, Lingüística Computacional y Reconocimiento del Discurso

Material didáctico

Instrucciones para profesores

Este evento de aprendizaje consiste en tareas de laboratorio que serán resueltas por los estudiantes con la ayuda del instructor principal.

Esquema

Horario
Duración (Min) Descripción Conceptos Actividad Material
5 Tokenización de palabras
5-10 Pandas DataFrames
10 Bolsa de Palabras
10 Tokenización con una expresión regular
10 Modelos de N-gram
5 Stopwords
10-15 Normalización, Stemming y Lemmatización
5-10 Análisis de sentimiento

Reconocimientos

El programa de maestría en IA centrada en el ser humano fue cofinanciado por el Mecanismo «Conectar Europa» de la Unión Europea en virtud de la subvención «CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068».