Desambiguación y etiquetado de palabras
Introducción a la desambiguación
Etiquetado rápido en Python: español e inglés
Etiquetado rápido en Python: Stanza (Stanford NLP)
Modelos Markovianos Latentes (HMM)
Cadenas de Markov
Modelos Markovianos latentes (HMM)
Entrenando un HMM
Fases de entrenamiento de un HMM
Entrenando un HMM en Python
Algoritmo de Viterbi
El algoritmo de Viterbi
Cálculo de las probabilidades de Viterbi
Carga del modelo HMM y distribución inicial
Implementación de algoritmo de Viterbi en Python
Entrenamiento directo de HMM con NLTK
Modelos Markovianos de máxima entropía (MEMM)
Modelos Markovianos de máxima entropia (MEMM)
Algoritmo de Viterbi para MEMM
Reto: construye un MEMM en Python
Clasificación de texto con NLTK
El problema general de la clasificación de texto
Tareas de clasificación con NLTK
Modelos de clasificación en Python: nombres
Modelos de clasificación en Python: documentos
Implementación de un modelo de clasificación de texto
Naive Bayes
Naive Bayes en Python: preparación de los datos
Naive Bayes en Python: construcción del modelo
Naive Bayes en Python: ejecución del modelo
Métricas para algoritmos de clasificación
Reto final: construye un modelo de sentimientos
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El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es fundamental para el análisis y comprensión de textos. En este campo, ciertas herramientas y técnicas destacan por su eficiencia, entre ellas está la librería Stanza para etiquetado de palabras en distintos idiomas, como el inglés y el español. Además, el uso de algoritmos específicos facilita tareas comunes, como el etiquetado de palabras. Aquí exploraremos algunos conceptos fundamentales: los modelos marcovianos latentes y el etiquetador Average Perceptron Tagger.
Los modelos marcovianos latentes son algoritmos esenciales para comprender el PLN moderno. Su base son las cadenas de Markov, las cuales representan sistemas con un número finito de estados. Por ejemplo, el clima de un día puede simplificarse a tres estados: frío, caliente o tibio. Estas cadenas analizan cómo la probabilidad de que un estado suceda a otro define la transición entre ellos.
La comprensión de estas nociones permite avanzar hacia los modelos marcovianos latentes, esenciales en el etiquetado de palabras y otros procesos de PLN.
Un componente crucial del etiquetado de palabras es el Average Perceptron Tagger (APT). Este algoritmo revolucionó el campo por su alto nivel de eficiencia, superando a los modelos anteriores como los de máxima entropía. Utilizado a menudo en conjunto con la librería NLTK, el APT se basa en principios de redes neuronales, acercándose al concepto de perceptrón en el aprendizaje de máquina. A continuación, desglosamos su importancia:
El trayecto en el aprendizaje del PLN implica comprender gradualmente estas técnicas y algoritmos para desarrollar soluciones efectivas. En el contexto educativo, el próximo paso es adentrarse en los modelos marcovianos de máxima entropía y posteriormente, en el ámbito del aprendizaje profundo (deep learning). Este enfoque escalonado asegura una base sólida en conceptos matemáticos y probabilísticos.
Para complementar este aprendizaje, se recomienda profundizar en los conceptos de álgebra lineal y probabilidad. Platzi ofrece recursos adicionales como los cursos de Álgebra Lineal con Python e Introducción al Pensamiento Probabilístico, los cuales fortalecen el entendimiento necesario para el manejo efectivo del PLN.
¡Sigue adelante con tus estudios y aprovecha estos temas para abrir nuevas oportunidades en el campo del procesamiento del lenguaje natural!
Aportes 10
Preguntas 0
Que buen curso
Super bueno el curso y muy explicado
UUffff Mejor explicado y mas suave que como lo explicaron en la U 💚
Cadena de markov: contiene un conjunto fino de estados, tiene que tnner un conjunto de etiquetas bien definidas. Define probabilidades de transicion entre los posibles estados que una categoria puede tener.
En una cadena de Markov se necesitan los siguientes elementos: matrices de transicion y distribucion inicial de estados
Aunque soy muy bueno en algebra lineal, nunca he usado las cadenas de Markov, solo conozco que sirven para calcular escenarios.
Salio el mismo año que nací vaya vaya
Que hay de la ley de bendford es aplicable para saber que nombre tienen los anuncios simplemente con leer el texto?
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