El procesamiento del lenguaje natural es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de sistemas capaces de comprender y generar textos escritos en lenguaje natural, como el idioma español.

Esto incluye tareas como el análisis del lenguaje, la traducción automática y la generación de texto. El objetivo de esta disciplina es permitir que las máquinas puedan interactuar con los humanos utilizando el lenguaje que entendemos y utilizamos en nuestro día a día.



Para lograr esto, los sistemas de procesamiento del lenguaje natural utilizan técnicas de aprendizaje automático, análisis estadístico y matemático del lenguaje, y representaciones vectoriales de palabras y frases.

Esto les permite comprender el significado y la estructura del lenguaje natural y generar texto que sea coherente y natural para los humanos.

El procesamiento del lenguaje natural tiene aplicaciones en diferentes ámbitos, como la recuperación de información, el análisis de sentimientos, la generación de resúmenes automáticos de texto y la interacción con asistentes virtuales.

También es utilizado en el desarrollo de sistemas de traducción automática y en el análisis de grandes cantidades de datos textuales, como comentarios en redes sociales y artículos de noticias.

En resumen, el procesamiento del lenguaje natural es una disciplina que busca desarrollar sistemas capaces de comprender y generar texto en lenguaje natural, con el objetivo de mejorar la interacción entre las máquinas y los humanos.

Esto se logra mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático, análisis estadístico y representaciones vectoriales de palabras y frases.



Procesamiento del Lenguaje Natural con Modelos Probabilísticos

El lenguaje natural es la forma en que las personas comunicamos nuestros pensamientos y ideas. Los modelos probabilísticos son un enfoque utilizado en ciencia de la computación para abordar el procesamiento del lenguaje natural.

Lenguaje Natural con Modelos Probabilísticos
Lenguaje Natural con Modelos Probabilísticos

En general, estos modelos asignan probabilidades a diferentes posibles resultados en función de los datos disponibles.

Esto permite a las computadoras tomar decisiones de forma más precisa y eficiente en tareas relacionadas con el lenguaje natural, como el reconocimiento de voz o el procesamiento de lenguaje natural.

En el Curso 2 de la Especialización en Procesamiento del Lenguaje Natural, usted podrá:

  1. Cree un algoritmo de autocorrección simple usando una distancia mínima de edición y programación dinámica,
  2. Aplicar el Algoritmo de Viterbi para el etiquetado de parte del discurso (POS), que es vital para la lingüística computacional,
  3. Escribir un mejor algoritmo de autocompletado utilizando un modelo de lenguaje N-grama, y
  4. Escriba su propio modelo Word2Vec que use una red neuronal para calcular incrustaciones de palabras usando un modelo continuo de bolsa de palabras.

Al final de esta especialización, habrá diseñado aplicaciones de PNL que realizan análisis de sentimientos y responden preguntas, crean herramientas que traducen lenguaje y resumen texto, ¡e incluso crean chatbots!

La especialización está diseñada e impartida por dos expertos en PNL, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Younes Bensouda Mourri es profesor de IA en la Universidad de Stanford y también ayudó a desarrollar la especialización en aprendizaje profundo. Łukasz Kaiser es investigador científico en Google Brain y coautor de las bibliotecas Tensorflow, Tensor2Tensor y Trax, y del artículo Transformer.

Este curso gratuito es ofrecido por deeplearning.ai

DeepLearning.AI es una empresa de tecnología educativa que desarrolla una comunidad global de talento de IA.

Las experiencias educativas dirigidas por expertos de DeepLearning.AI brindan a los profesionales de la IA y a los profesionales no técnicos las herramientas necesarias para recorrer todo el camino desde los conceptos básicos básicos hasta la aplicación avanzada, lo que les permite construir un futuro impulsado por la IA.



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Jesús Amaro

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