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IR A CONTENIDOS MACHINE LEARNING

Unidad 3.4 Modelo de agrupación o clusters

Módulo 4. Ampliaciones

Unidad 4.1 Procesado de lenguaje natural (NLP)

 

Tema 31. Introducción al procesado de lenguaje natural (NLP)
  1. Introducción
  2. Métodos aplicados a cadenas de texto
  3. Expresiones regulares
  4. Usos del NLP
  5. ¿Cómo es capaz de entender el lenguaje un ordenador?
  6. Técnicas comunes usadas en NLP
  7. Procesado básico con Python: NLTK y SPACY
  8. Otras librerías para NLP
  9. Aplicación de NLP tradicional
  10. Normalización de textos
Tema 32. NPL: Clasificación de textos
  1. Introducción a la clasificación de textos
  2. Clasificación automática de textos
Tema 33. NPL: Agrupación de textos
  1. Introducción a la agrupación de textos
  2. Similaridad de textos
  3. Clusters de documentos
Tema 34. NPL: Análisis sentimental
  1. Introducción al análisis sentimental
  2. Banco de datos y funciones necesarias para el análisis
  3. Aprendizaje supervisado
  4. Aprendizaje no supervisado
  5. Análisis de textos en español
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