Temario y recursos del Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python y NLTK
Temario del Curso de Fundamentos de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python y NLTK
Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
3 Clases abiertasFundamentos con NLTK
2 Clases abiertas- Configurar ambiente de trabajo
- Palabras, textos y vocabularios
Acelera tu carrera profesional con más de 24 Clases del Curso de Procesamiento de Lenguaje Natural con Python y NLTK
Comienza ahora- Tokenizacion con Expresiones Regulares
- Estadísticas básicas del lenguaje
- Distribuciónes de frecuencia de palabras
- Refinamiento y visualización de cuerpos de texto
- N-gramas y Colocaciones del lenguaje
- ¿Cómo extraer n-gramas de un texto en Python?
- Colocaciones en Python
- Colocaciones en gráficos de dispersión
- Filtros y colocaciones en NLTK
- Introducción a los recursos léxicos
- Recursos léxicos en NLTK
- NLTK para traducción de palabras
- Introducción a WordNet
- Explorando WordNet
- Similitud Semantica con WordNet
- Procesamiento de texto plano desde Web
- Usando código estructurado: conexión de Drive a Google Colab
- Usando código estructurado: Funciones externas
Para este curso vas a necesitar
4 Horas de contenido
6 Horas de práctica
Conocimientos previos
- Python
- Fundamentos de machine learning
- Probabilidad y estadística
Software para este curso
- Jupyter Notebooks o Google Colab
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