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Introducción al procesamiento de lenguaje natural

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Course Summary

This course provides an introduction to Natural Language Processing (NLP) and teaches techniques for analyzing and processing human language data. Students will learn how to apply NLP to real-world problems such as sentiment analysis, machine translation, and named entity recognition.

Key Learning Points

Learn the basics of Natural Language Processing
Apply NLP techniques to real-world problems
Understand the challenges and limitations of NLP

Learning Outcomes

Understand the fundamentals of Natural Language Processing
Apply NLP techniques to real-world problems
Develop a deeper understanding of the limitations and challenges of NLP

Prerequisites or good to have knowledge before taking this course

Basic programming knowledge in Python
Familiarity with data structures and algorithms

Course Difficulty Level

Intermediate

Course Format

Online
Self-paced
Video lectures

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Description

Este curso te brindará los conocimientos introductorios sobre el procesamiento de lenguaje natural y las diversas tareas relacionadas al pre procesamiento de grandes volúmenes de texto.

Te encontrarás con situaciones cotidianas que se enfrentan al trabajar con proyectos de NLP, para poder poner en juego todo lo aprendido. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Pyhon 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Pandas, SCIKIT-learn.

Knowledge

Entender los rudimentos básicos del Procesamiento de Lenguaje Natural
Generar clasificaciones de texto en forma automática
Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Extraer información de un texto en forma automática

Outline

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?
Universidad Austral
Introducción al curso
Etapas de NLP - Parte 1
Etapas de NLP - Parte 2
¿Cuáles son los problemas abordados por NLP?
Conclusiones del módulo
Bienvenidos a la Universidad Austral
Dinámica del curso
Glosario
Nociones básicas del NLP
Principales etapas de NLP
Material complementario
Test de la lección
Test de la lección
Evaluación del módulo

Detalle de las etapas del procesamiento del lenguaje natural
Detalles de las etapas de NLP
Características del clasificador de textos
Tipos de clasificación de textos
Conclusiones del módulo
Revisión exhaustiva de las etapas de NLP
¿En qué consiste la clasificación de textos?
Abordaje de la clasificación de Texto
Material complementario
Test de la lección
Test de la lección
Evaluación del módulo

Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Presentación sobre el análisis de sentimiento.
La profundidad del análisis
Evolución del sentimiento en el tiempo
Conclusión del módulo
¿Cómo se puede abordar el análisis de sentimiento?
Detectar el sentimiento a evaluar y selección de técnica a utilizar
¿Cómo evaluar la evolución del sentimiento en el tiempo y predecir una tendencia?
Material complementario
Test de la lección
Test de la lección
Evaluación del módulo

Encadenamiento de tareas y control de trabajo
Encadenar tareas - Parte 1
Encadenar tareas - Parte 2
Administración de grandes volúmenes de datos
Conclusiones del módulo
Definición de tarea
¿En qué consiste el encadenamiento de tareas en NLP?
¿Cómo administrar grandes volúmenes de datos?
Material complementario
Test de la lección
Test de la lección
Evaluación del módulo

Construcción de entorno para pre procesamiento
Entorno de pre procesamiento
Presentación de la granularidad de tareas en NLP
¿Cómo abordar la extracción de información de manera iterativa?
Conclusión del módulo
Generar un entorno de pre procesamiento de datos para NLP
Granularidad de las tareas a encadenar
Proceso, abordaje y desarrollo de la extracción de información
Material complementario
Test de la lección
Test de la lección
Evaluación del módulo

Summary of User Reviews

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Key Aspect Users Liked About This Course

The course is well-structured and informative.

Pros from User Reviews

Course is well-structured and easy to follow
The instructor is knowledgeable and engaging
Provides practical examples and exercises
Great introduction to NLP for beginners
Good balance between theory and practice

Cons from User Reviews

Some lectures are too technical and difficult for beginners
The course may be too basic for more advanced learners
Lack of interaction with the instructor and other students
Some of the assignments are too time-consuming
The course could benefit from more real-world applications

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