Introducción al procesamiento de lenguaje natural

This course is part of Procesamiento de Lenguaje Natural Specialization

Instructor: Hernán Daniel Merlino

Access provided by Abu Dhabi National Oil Company

3,329 already enrolled

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

27 reviews

Beginner level

Recommended experience

1 week to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

5 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

27 reviews

Beginner level

Recommended experience

1 week to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

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

Details to know

Shareable certificate

Add to your LinkedIn profile

Assessments

15 assignments

Taught in Spanish

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

Build your subject-matter expertise

This course is part of the Procesamiento de Lenguaje Natural Specialization

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate

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 videosTotal 33 minutes

Universidad Austral1 minute
Introducción al curso1 minute
Etapas de NLP - Parte 18 minutes
Etapas de NLP - Parte 211 minutes
¿Cuáles son los problemas abordados por NLP?7 minutes
Conclusiones del módulo4 minutes

6 readingsTotal 51 minutes

Bienvenidos a la Universidad Austral1 minute
Dinámica del curso10 minutes
Glosario10 minutes
Nociones básicas del NLP10 minutes
Principales etapas de NLP10 minutes
Material complementario10 minutes

3 assignmentsTotal 60 minutes

Evaluación del módulo40 minutes
Test de la lección10 minutes
Test de la lección10 minutes

2 discussion promptsTotal 35 minutes

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

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Mi experiencia profesional15 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 videosTotal 21 minutes

Detalles de las etapas de NLP3 minutes
Características del clasificador de textos9 minutes
Tipos de clasificación de textos6 minutes
Conclusiones del módulo3 minutes

4 readingsTotal 55 minutes

Revisión exhaustiva de las etapas de NLP20 minutes
¿En qué consiste la clasificación de textos?10 minutes
Abordaje de la clasificación de Texto15 minutes
Material complementario10 minutes

3 assignmentsTotal 70 minutes

Evaluación del módulo40 minutes
Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes

1 discussion promptTotal 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 videosTotal 13 minutes

Presentación sobre el análisis de sentimiento.3 minutes
La profundidad del análisis2 minutes
Evolución del sentimiento en el tiempo5 minutes
Conclusión del módulo 3 minutes

4 readingsTotal 40 minutes

¿Cómo se puede abordar el análisis de sentimiento?10 minutes
Detectar el sentimiento a evaluar y selección de técnica a utilizar10 minutes
¿Cómo evaluar la evolución del sentimiento en el tiempo y predecir una tendencia?10 minutes
Material complementario10 minutes

3 assignmentsTotal 60 minutes

Evaluación del módulo30 minutes
Test de la lección15 minutes
Test de la lección15 minutes

1 discussion promptTotal 15 minutes

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

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Experiencia profesional sobre análisis de sentimiento15 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.