Fundamentos de Procesamiento del Lenguaje Natural con Python

Los datos de texto están en todas partes, sin embargo, convertir el lenguaje no estructurado en información computacional procesable requiere flujos de trabajo y algoritmos específicos. Este curso proporciona una introducción clara y estructurada al procesamiento del lenguaje natural, guiándote desde conceptos lingüísticos básicos hasta técnicas modernas de análisis de texto. Leerás explicaciones enfocadas y ejemplos de código prácticos que te ayudarán a comprender cómo las máquinas interpretan, procesan y generan el lenguaje humano. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología esencial de NLP, los métodos de tokenización y los flujos de trabajo de normalización de texto - Aplicar técnicas de preprocesamiento centrales como la eliminación de palabras vacías (stop-word removal), la derivación (stemming) y la lematización - Construir representaciones numéricas de texto utilizando bag-of-words, TF-IDF e incrustaciones vectoriales (vector embeddings) - Explorar principios modernos de transformadores (transformer), mecanismos de atención (attention mechanisms) y conceptos de búsqueda semántica - Implementar flujos de trabajo de clasificación de texto y análisis de sentimientos en conjuntos de datos reales El material comienza con definiciones fundamentales y mecánicas de limpieza de texto antes de progresar a modelos de representación avanzados y pipelines de clasificación prácticos. Diseñado para principiantes y aspirantes a profesionales de datos, este curso no requiere experiencia previa en procesamiento del lenguaje natural. Comienza a leer hoy mismo para construir tu comprensión fundamental del procesamiento del lenguaje.