El Procesamiento del Lenguaje Natural es el campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas mediante el uso de lenguas naturales, como el español, el inglés o el chino.
Virtualmente, cualquier lengua humana puede ser tratada por los ordenadores. Lógicamente, limitaciones de interés económico o práctico hace que solo las lenguas más habladas o utilizadas en el mundo digital tengan aplicaciones en uso.
Pensemos en cuántas lenguas hablan Siri (20) o Google Assistant (8). El inglés, español, alemán, francés, portugués, chino, árabe y japonés (no necesariamente en este orden) son las que cuentan con más aplicaciones que las entienden. Google Translate es la que más lenguas trata, superando el centenar… pero hay entre 5000 y 7000 lenguas en el mundo.
Las lenguas humanas pueden expresarse por escrito (texto), oralmente (voz) y también mediante signos. Naturalmente, el PLN está más avanzado en el tratamiento de textos, donde hay muchos más datos y son más fáciles de conseguir en formato electrónico.
Los audios, aunque estén en formato digital, hay que procesarlos para transcribirlos en letras o caracteres y, a partir de ahí, entender la pregunta. El proceso de respuesta es el inverso: primero se elabora la oración y luego se “sintetiza la voz”.
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Descripción
El área de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es una subárea de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo hacer que las computadoras sean capaces de comprender el lenguaje humano, tanto escrito como hablado.
Algunos ejemplos de aplicaciones prácticas son: traductores entre idiomas, traducción de texto a voz o de voz a texto, chatbots, sistemas automáticos de preguntas y respuestas (Q&A), generación automática de descripciones para imágenes, generación de subtítulos en videos, clasificación de sentimientos en oraciones, ¡Entre muchos otros!
Otra aplicación importante es el resumen automático de documentos, que consiste en generar resúmenes de texto. Suponga que necesita leer un artículo de 50 páginas, sin embargo, no tiene tiempo suficiente para leer el texto completo.
En ese caso, puede utilizar un algoritmo de resumen para generar un resumen de este artículo.¡Puede transformar 50 páginas en solo 20 páginas que contienen solo las partes más importantes del texto!
Basado en esto, este curso presenta la teoría y principalmente la implementación práctica de tres algoritmos de resumen de texto: (i) basado en frecuencia, (ii) basado en distancia (similitud de coseno con Pagerank) y (iii) el famoso y clásico algoritmo de Luhn, que fue uno de los primeros esfuerzos en esta área.
Durante las conferencias, implementaremos cada uno de estos algoritmos paso a paso utilizando tecnologías modernas, como el lenguaje de programación Python, las bibliotecas NLTK (Natural Language Toolkit) y spaCy y Google Colab , lo que garantizará que no tenga problemas con las instalaciones. o configuraciones de software en su máquina local.
Procesamiento de lenguaje natural para resumen de texto
¡Comprenda la teoría básica e implemente tres algoritmos paso a paso en Python! ¡Implementaciones desde cero!
¿Para quién es este curso?
- Personas interesadas en el procesamiento del lenguaje natural y el resumen de texto.
- Personas interesadas en las bibliotecas spaCy y NLTK
- Alumnos que estén cursando asignaturas relacionadas con la Inteligencia Artificial
- Científicos de datos que quieran aumentar sus conocimientos en el procesamiento del lenguaje natural.
- Profesionales interesados en desarrollar soluciones de resumen de texto.
- Principiantes que están comenzando a aprender el procesamiento del lenguaje natural.
Requisitos
- Lógica de programación
- Programación básica de Python
Lo que aprenderás
- Comprender la teoría y los cálculos matemáticos de los algoritmos de resumen de texto.
- Implemente los siguientes algoritmos de resumen paso a paso en Python: basado en frecuencia, basado en distancia y el algoritmo clásico de Luhn
- Utilice las siguientes bibliotecas para el resumen de texto: sumy, pysummarization y BERT summaryizer
- Resumir artículos extraídos de páginas web y feeds
- Utilice las bibliotecas NLTK y spaCy y Google Colab para sus implementaciones de procesamiento de lenguaje natural
- Crea visualizaciones HTML para la presentación de los resúmenes.
Este curso se encuentra de manera gratuita gracias a un cupón que podrás encontrar aquí abajo.
Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
Si el cupón ya ha expirado podrás adquirir el curso de manera habitual.
La fecha estimada de finalización del cupón es para el día 22 de septiembre, pero puede vencer en cualquier momento.
Preguntas y respuestas sobre los cupones
Un cupón de descuento permite adquirir un curso con una cierta rebaja del precio original. Facialix solo comparte aquellos que son al 100%, con lo cual se rebaja el precio total y puede ser adquirido de manera gratuita.
Es imposible saber el tiempo exacto ya que solo Udemy o el instructor pueden personalizar variables (tiempo, cantidad, etc.) para definir un tiempo límite. Con base a nuestra experiencia, lo máximo que puede durar son 3 días y lo mínimo unos 10 minutos.
No, como ya dijimos los cupones pueden vencer en cualquier momento. Si aun encontraste el cupón activo te recomendamos reclamar el curso y guardarlo en tu biblioteca dentro de la plataforma.
Solo debes dar clic al botón de abajo llamado “Ir al Curso”, automáticamente te llevara a la plataforma y, si el cupón sigue activo, aplicara automáticamente el descuento. Si el descuento no aparece significa que el cupón ya venció.
En teoría es indefinidamente, pero existen casos donde los cursos son eliminados ya sea por la propia plataforma o por el instructor.
Facialix solo comparte los cursos con cupones, no se hace responsable por ningún motivo de ellos o de su disponibilidad. Si el cupón ya expiro o no da el 100% de descuento no hay mucho que se pueda hacer ya que el autor, y solo el, tiene el permiso para crear o inhabilitar los cupones de descuento, en teoría podrías ponerte en contacto con el directamente y negociar algún beneficio.
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