Procesamiento del lenguaje natural


Descripción: Los siguientes apuntes están basados en el curso de Procesamiento del Lenguaje Natural impartido:

Para la creación de los apuntes se tomó como base los distintos materiales que los profesores compartieron, y éstos fueron modificados agregando algunas cosas más, agregando explicaciones adicionales y agregando algunos otros recursos. Asimismo, varios apuntes fueron creados a partir de diversos recursos en línea y/o libros.

Notas



Índice
  1. Preeliminares
  2. Análisis de sentimientos
  3. Librería SpaCy



Preeliminares

Curso de introducción a la programación con Python: Link

Libro: Natural Language Processing With Python Link

Tarea 1: Problemas para practicar

Clase 1: Librería Matplotlib y un poco de POO

Clase 2: Librerías NumPy y Pandas I

Clase 3: Librerías NumPy y Pandas II

Tarea 1.2: Algo de análisis de datos para prácticar el uso de Pandas y Matplotlib

Tarea 2: Más problemas para practicar | Archivo: calis

Clase 4: Expresiones regulares

Clase 5: Conceptos básicos, corpus, tokenizadores, lematizadores, truncadores y stopwords

Clase 6: Word embeddings, Librería gensim y técnica de vectorización tf-idf

Clase 7: Carga y preprocesamiento de un texto

Clase 8: Más sobre preprocesamiento y otras técnicas de vectorización

Clase 9: NER: Reconocimiento de Entidades Nombradas

Clase 10: Librería SpaCy

Análisis de sentimientos

Clase 11: Introducción al NLP y análisis de sentimientos. Nube de palabras | Archivo: IMDB_sample.csv

Clase 12: Bolsa de palabras, n-gramas y detección del lenguaje | Archivo: amazon_reviews_sample.csv

Clase 13: Stopwords, stemmizadores, lemmatizadores y algoritmo tf-idf | Archivo: Tweets.csv

Proyecto 0: Análisis de sentimientos

Librería SpaCy