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DCC | Programa del Curso: Procesamiento de Lenguaje Natural

Programa de Curso

Procesamiento de Lenguaje Natural

Código

CC66Q

Créditos

3

Duración

24 HORAS

Valor Individual

30 UF

Objetivos

  • Dominar técnicas más comunes de pre-procesamiento de texto para castellano e inglés.
  • Lograr identificar ventajas y desventajas de técnicas de etiquetado de texto.
  • Aplicar métodos generales de machine learning a problemas de procesamiento de lenguaje natural.

Contenidos

  • Pre-procesamiento de texto inglés, castellano (lematización, negaciones).
  • Métodos clásicos para el etiquetado (expresiones regulares, bayesianos, n-gramas, hmm).
  • Aplicaciones al etiquetado de texto: SPAM, sentimientos.
  • Técnicas de representación de texto (vectorización de texto).
  • Métodos de reducción de dimensionalidad y clasificación (isomap, t-SNE, SVM, regresiones).
  • Aplicaciones en salud a la detección de patologías críticas.
  • Generación de lenguaje natural.
  • Métodos de redes neuronales (DeepNN, RNN, LSTM).
  • Aplicaciones a la generación de captions y traducción.

Bibliografía

  • [Bishop]  Christopher M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer Verlag Gmbh,  2010.
  • [Bird] Stephen Bird,Ewan Klein, Edward Loper, “Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit”, O’Reilly Media, 2009.
  • [Ganegedara] Thushan Ganegedara,“Natural Language Processing with TensorFlow: Teach language to machines using Python's deep learning library”, Packt Publishing, 2018.

Bibliografía

  • [Bishop]  Christopher M. Bishop, “Pattern Recognition and Machine Learning”, Springer Verlag Gmbh,  2010.
  • [Bird] Stephen Bird,Ewan Klein, Edward Loper, “Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit”, O’Reilly Media, 2009.
  • [Ganegedara] Thushan Ganegedara,“Natural Language Processing with TensorFlow: Teach language to machines using Python's deep learning library”, Packt Publishing, 2018.

Profesores

Mauricio Cerda V.

Mauricio Cerda V.

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