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Procesamiento de Lenguaje Natural con Aprendizaje Profundo
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Procesamiento de Lenguaje Natural con Aprendizaje Profundo
Tema 7. Desarrollo de aplicaciones PLN basadas en aprendizaje profundo
Material de estudio
Material de estudio
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7.1. Desarrollo de aplicaciones PLN basadas en aprendizaje profundo. Tareas de clasificación, multi-etiquetado y regresión en textos
(PDF).
7.2. Desarrollo de aplicaciones PLN basadas en aprendizaje profundo. Reconocimiento de entidades
(PDF).
7.3. Desarrollo de aplicaciones PLN basadas en aprendizaje profundo. Generación de resumenes
(PDF).
Última modificación: jueves, 28 de septiembre de 2023, 17:31
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Programa
Material de estudio
Vídeos Parte 1: Introducción y primeros pasos en Google Colaboratory
Vídeos Parte 2: Librería NLTK: tokenización, lematización, stemming y stopwords
Vídeos Parte 3: Librería Spacy: tokenización, análisis sintáctico y reconocomiento de entidades.
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Material de estudio
Vídeos Parte 1: Cómo cargar datasets para transformers
Vídeos Parte 2: Preprocesando textos para transformers (tokenización)
Vídeos Parte 3: Trabajando con transformers
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Prácticas
Bibliografía
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