Objetivos
- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Identificar y explicar las tareas comunes de NLP, como tokenización, análisis sintáctico y semántico.
- Analizar el funcionamiento interno de los sistemas de NLP.
- Explorar las aplicaciones prácticas del NLP en diferentes dominios, como la atención al cliente, análisis de sentimientos, y chatbots.
- Desarrollar habilidades para clasificar documentos en múltiples idiomas.
- Examinar casos de éxito en la clasificación de documentos multilingües.
- Aplicar métricas de evaluación para medir la efectividad de los modelos de clasificación de documentos.
- Utilizar bibliotecas y herramientas específicas para la clasificación de documentos multilingües, como NLTK, SpaCy, y scikit-learn.
- Comprender el concepto y la importancia del etiquetado secuencial en NLP.
- Diferenciar entre los tipos de etiquetado secuencial, como etiquetado de partes del habla (POS) y reconocimiento de entidades nombradas (NER).
- Implementar y evaluar modelos de etiquetado secuencial utilizando técnicas avanzadas como HMM (Hidden Markov Models) y CRF (Conditional Random Fields).
- Reformular tareas de etiquetado secuencial para mejorar la precisión y eficiencia.
- Clasificar las categorías de reformulación en tareas de etiquetado secuencial.
- Aplicar modelos y técnicas avanzadas para la reformulación de tareas, mejorando los resultados de etiquetado en diferentes contextos.
- Evaluar el impacto de las técnicas de reformulación en la precisión y eficiencia de los modelos de etiquetado secuencial.
Contenidos
- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Identificar y explicar las tareas comunes de NLP, como tokenización, análisis sintáctico y semántico.
- Analizar el funcionamiento interno de los sistemas de NLP.
- Explorar las aplicaciones prácticas del NLP en diferentes dominios, como la atención al cliente, análisis de sentimientos, y chatbots.
- Desarrollar habilidades para clasificar documentos en múltiples idiomas.
- Examinar casos de éxito en la clasificación de documentos multilingües.
- Aplicar métricas de evaluación para medir la efectividad de los modelos de clasificación de documentos.
- Utilizar bibliotecas y herramientas específicas para la clasificación de documentos multilingües, como NLTK, SpaCy, y scikit-learn.
- Comprender el concepto y la importancia del etiquetado secuencial en NLP.
- Diferenciar entre los tipos de etiquetado secuencial, como etiquetado de partes del habla (POS) y reconocimiento de entidades nombradas (NER).
- Implementar y evaluar modelos de etiquetado secuencial utilizando técnicas avanzadas como HMM (Hidden Markov Models) y CRF (Conditional Random Fields).
- Reformular tareas de etiquetado secuencial para mejorar la precisión y eficiencia.
- Clasificar las categorías de reformulación en tareas de etiquetado secuencial.
- Aplicar modelos y técnicas avanzadas para la reformulación de tareas, mejorando los resultados de etiquetado en diferentes contextos.
- Evaluar el impacto de las técnicas de reformulación en la precisión y eficiencia de los modelos de etiquetado secuencial.