Fundamentos de procesamiento de lenguaje natural con Python

Los datos de texto se generan a una escala increíble todos los días, pero darles sentido requiere habilidades especializadas. Este curso lo guía a través de los flujos de trabajo esenciales del procesamiento de lenguaje natural, lo que le permite transformar el texto en bruto en inteligencia procesable. Comenzará dominando la terminología central y los conceptos básicos de la lingüística antes de aplicarlos a escenarios del mundo real. Al final de este curso, usted será capaz de procesar texto no estructurado y prepararlo para el análisis computacional avanzado. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de PNL, incluida la tokenización, el etiquetado de parte del discurso y el reconocimiento de entidades con nombre - Aplicar técnicas de preprocesamiento de texto utilizando potentes bibliotecas como NLTK y Spacy - Construir y evaluar modelos de aprendizaje automático para la clasificación de textos y el análisis de sentimientos - Practicar la conversión de texto en representaciones numéricas usando vectorización e incrustaciones de palabras - Explore los desarrollos modernos en el campo, incluidas las arquitecturas de transformadores y los conceptos básicos del modelo de lenguaje grande - Implementar coincidencias de patrones y expresiones regulares para extraer datos específicos de documentos El plan de estudios comienza con los bloques de construcción del análisis de texto y avanza en temas prácticos como la integración de Scikit-Learn y los patrones de modelos de lenguaje moderno. Este curso es perfecto para principiantes y aspirantes a científicos de datos que buscan un camino claro y basado en texto en el mundo de la tecnología del lenguaje. No se requiere experiencia previa con PLN, aunque se recomienda una comprensión básica de Python.