Introducción al procesamiento de lenguaje natural

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Introducción al procesamiento de lenguaje natural

This course is part of Procesamiento de Lenguaje Natural Specialization

Instructor: Hernán Daniel Merlino

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What you'll learn

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

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Pandas (Python Package)

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Taught in Spanish

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There are 5 modules in this course

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.

¡Bienvenidos al primer módulo del curso! En este módulo se presentarán los rudimentos básicos del procesamiento del lenguaje natural (NLP), origen del mismo, principales características, usos frecuentes y problemas apropiados para la resolución mediante esta técnica.

What's included

6 videos6 readings3 assignments2 discussion prompts1 plugin

6 videos Total 33 minutes

Universidad Austral 1 minute
Introducción al curso 1 minute
Etapas de NLP - Parte 1 8 minutes
Etapas de NLP - Parte 2 11 minutes
¿Cuáles son los problemas abordados por NLP? 7 minutes
Conclusiones del módulo 4 minutes

6 readings Total 51 minutes

Bienvenidos a la Universidad Austral 1 minute
Dinámica del curso 10 minutes
Glosario 10 minutes
Nociones básicas del NLP 10 minutes
Principales etapas de NLP 10 minutes
Material complementario 10 minutes

3 assignments Total 60 minutes

Test de la lección 10 minutes
Test de la lección 10 minutes
Evaluación del módulo 40 minutes

2 discussion prompts Total 35 minutes

¿Hay otras etapas del NLP? 15 minutes
¿En que situaciones aplicaría NLP? 20 minutes

1 plugin Total 15 minutes

Podcast: Mi experiencia profesional 15 minutes

En esta etapa se describen un conjunto de tareas comunes a al procesamiento del lenguaje natural. Al iniciar un proyecto de lenguaje natural ciertas tareas son realizadas, el objetivo de este apartado es entender cuáles son y cómo se deben llevar a cabo.

What's included

4 videos4 readings3 assignments1 discussion prompt

4 videos Total 21 minutes

Detalles de las etapas de NLP 3 minutes
Características del clasificador de textos 9 minutes
Tipos de clasificación de textos 6 minutes
Conclusiones del módulo 3 minutes

4 readings Total 55 minutes

Revisión exhaustiva de las etapas de NLP 20 minutes
¿En qué consiste la clasificación de textos? 10 minutes
Abordaje de la clasificación de Texto 15 minutes
Material complementario 10 minutes

3 assignments Total 70 minutes

Test de la lección 15 minutes
Test de la lección 15 minutes
Evaluación del módulo 40 minutes

1 discussion prompt Total 15 minutes

¿Qué tipos de texto clasificaría? 15 minutes

Uno de los aspectos donde más esfuerzos se han dedicado NLP es poder evaluar la dimensión sentimiento de un texto. En este módulo se definirán las diversas formas de evaluar el sentimiento de un texto, como relacionar este sentimiento a una acción concreta que este alineado a alcanzar algún objetivo de negocio.

What's included

4 videos4 readings3 assignments1 discussion prompt1 plugin

4 videos Total 13 minutes

Presentación sobre el análisis de sentimiento. 3 minutes
La profundidad del análisis 2 minutes
Evolución del sentimiento en el tiempo 5 minutes
Conclusión del módulo 3 minutes

4 readings Total 40 minutes

¿Cómo se puede abordar el análisis de sentimiento? 10 minutes
Detectar el sentimiento a evaluar y selección de técnica a utilizar 10 minutes
¿Cómo evaluar la evolución del sentimiento en el tiempo y predecir una tendencia? 10 minutes
Material complementario 10 minutes

3 assignments Total 60 minutes

Test de la lección 15 minutes
Test de la lección 15 minutes
Evaluación del módulo 30 minutes

1 discussion prompt Total 15 minutes

¿Cómo relacionar el análisis de sentimiento a un objetivo dado? 15 minutes

1 plugin Total 15 minutes

Podcast: Experiencia profesional sobre análisis de sentimiento 15 minutes

Un aspecto que no es tenido en cuenta en el NLP en términos generales es cómo orquestar un proceso repetitivo para ejecutar las tareas necesarias para el proyecto que se deba implementar. Aquí es importante destacar que en muchos casos se deben manejar gigas de archivos en diversos formatos. Por lo antes expuesto es que en este curso se definirán arquitecturas y técnicas para solucionar el problema en cuestión.

What's included

4 videos4 readings3 assignments1 discussion prompt1 plugin

4 videos Total 22 minutes

Encadenar tareas - Parte 1 7 minutes
Encadenar tareas - Parte 2 5 minutes
Administración de grandes volúmenes de datos 7 minutes
Conclusiones del módulo 3 minutes

4 readings Total 45 minutes

Definición de tarea 10 minutes
¿En qué consiste el encadenamiento de tareas en NLP? 10 minutes
¿Cómo administrar grandes volúmenes de datos? 15 minutes
Material complementario 10 minutes

3 assignments Total 60 minutes

Test de la lección 15 minutes
Test de la lección 15 minutes
Evaluación del módulo 30 minutes

1 discussion prompt Total 10 minutes

¿Cómo se encadenarían tareas separadas en el tiempo? 10 minutes

1 plugin Total 15 minutes

Podcast: Mi experiencia profesional 15 minutes

En este módulo se unirán todos los conocimientos adquiridos en el curso para generar un modelo de extracción de información en forma automática.

What's included

4 videos4 readings3 assignments1 discussion prompt

4 videos Total 18 minutes

Entorno de pre procesamiento 6 minutes
Presentación de la granularidad de tareas en NLP 5 minutes
¿Cómo abordar la extracción de información de manera iterativa? 4 minutes
Conclusión del módulo 3 minutes

4 readings Total 55 minutes

Generar un entorno de pre procesamiento de datos para NLP 15 minutes
Granularidad de las tareas a encadenar 10 minutes
Proceso, abordaje y desarrollo de la extracción de información 20 minutes
Material complementario 10 minutes

3 assignments Total 60 minutes

Test de la lección 15 minutes
Test de la lección 15 minutes
Evaluación del módulo 30 minutes

1 discussion prompt Total 10 minutes

¿Cómo se encadenarían tareas separadas en el tiempo? 10 minutes

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Instructor

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(7 ratings)

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

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Learner reviews

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Reviewed on Oct 20, 2022

El curso es didáctico y claro, prinicpalmente para aquellos que no estamos relacionados con los conceptos de programación, la modalidad es muy práctica y el modo de evaluación también.

Reviewed on Oct 23, 2021

Un curso adecuado para iniciar en el tema, conocer las principales librerías en español.

Reviewed on Mar 17, 2021

Buen curso introductorio, aunque falto mayores explicaciones en los ultimos modulos

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