Procesamiento de lenguaje natural con spaCy: análisis de entidades y dependencias

Este curso le presenta los conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural utilizando spaCy, una biblioteca Python potente y estándar de la industria diseñada para el procesamiento de texto listo para la producción. El curso incorpora estándares modernos de Python, incluyendo sugerencias de tipo y administración de paquetes limpios, para garantizar que su código sea robusto y mantenible. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de PNL, la tokenización y las anotaciones lingüísticas. - Extrae nombres, fechas, organizaciones y categorías personalizadas usando el reconocimiento de entidades con nombre. - Analizar estructuras de oraciones y relaciones gramaticales con Dependency Parsing. - Configurar componentes de canalización y optimizar modelos spaCy para tareas de análisis de texto. - Aplique prácticas de desarrollo de Python modernas, incluidas sugerencias de tipo, a sus scripts de PLN. - Practique analizar conjuntos de datos de texto del mundo real para extraer información estructurada. Comenzamos con la terminología básica y los conceptos esenciales de PLN antes de pasar paso a paso al procesamiento de texto práctico, la configuración de la tubería y el análisis estructural.Este programa basado en texto está diseñado específicamente para principiantes que desean aprender a través de explicaciones claras y escritas y ejemplos de código. Este curso es perfecto para desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales de la tecnología que buscan comenzar su viaje en el procesamiento de lenguaje natural sin necesidad de experiencia previa en PLN.