Procesamiento del Lenguaje Natural con Modelos de Probabilidad en Python

Comprender cómo las computadoras procesan y predicen el lenguaje humano es una habilidad central en la tecnología moderna. Este curso proporciona un camino claro, basado en texto, para dominar los fundamentos matemáticos y estadísticos del Procesamiento del Lenguaje Natural utilizando Python. Pasarás de comprender el preprocesamiento básico de texto a construir modelos probabilísticos que puedan predecir palabras, clasificar texto y analizar secuencias. Al leer explicaciones estructuradas y analizar fragmentos de código Python limpios y modernos, obtendrás una intuición práctica en NLP sin necesidad de tener experiencia en aprendizaje automático complejo. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología central y los fundamentos matemáticos de la probabilidad en NLP. - Construir y evaluar modelos de lenguaje N-gram para la predicción de palabras utilizando sugerencias de tipo de Python modernas. - Implementar clasificadores Naive Bayes para análisis de sentimiento y categorización de texto. - Aplicar Modelos Ocultos de Markov y el algoritmo de Viterbi para el etiquetado de partes del discurso. - Practicar el preprocesamiento de datos, la tokenización y la normalización de texto utilizando bibliotecas estándar de la industria. - Analizar el rendimiento del modelo utilizando métricas de evaluación modernas y técnicas de validación. El curso comienza con los conceptos fundamentales del procesamiento de texto y la teoría de la probabilidad antes de avanzar paso a paso a través de N-gramas, modelos de clasificación y algoritmos de etiquetado secuencial. Aprenderás leyendo desgloses conceptuales detallados junto con ejemplos de código Python limpios y ejecutables. Este curso está diseñado para principiantes que desean aprender los fundamentos matemáticos de NLP. No se requiere experiencia previa en procesamiento del lenguaje natural, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza tu viaje en el modelado del lenguaje y domina hoy mismo los fundamentos de probabilidad de NLP.