1. Aprender
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  3. Introducción al Procesamiento del lenguaje natural en Python
  • 1

    Expresiones regulares y tokenización de palabras

    Gratuito

    Este capítulo introducirá algunos conceptos básicos de la PNL, como la tokenización de palabras y las expresiones regulares para ayudar a analizar el texto. También aprenderás a manejar texto no inglés y la tokenización más difícil que puedas encontrar.

  • 2

    Identificación sencilla de temas

    Este capítulo te introducirá en la identificación de temas, que podrás aplicar a cualquier texto que encuentres en la naturaleza. Utilizando modelos básicos de PNL, identificarás los temas de los textos basándote en las frecuencias de los términos. Experimentarás y compararás dos métodos sencillos: bolsa de palabras y Tf-idf utilizando NLTK, y una nueva biblioteca Gensim.

  • 3

    Reconocimiento de entidades con nombre

    Este capítulo introducirá un tema algo más avanzado: el reconocimiento de entidades con nombre. Aprenderás a identificar el quién, el qué y el dónde de tus textos utilizando modelos preentrenados en textos ingleses y no ingleses. También aprenderás a utilizar algunas bibliotecas nuevas, polyglot y spaCy, para añadirlas a tu caja de herramientas de PNL.

  • 4

    Construir un clasificador de "noticias falsas"

    Aplicarás lo básico de lo que has aprendido junto con algo de machine learning supervisado para construir un detector de "noticias falsas". Empezarás aprendiendo los fundamentos del machine learning supervisado, y luego avanzarás eligiendo algunas características importantes y probando ideas para identificar y clasificar artículos de noticias falsas.

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