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所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduccion-al-procesamiento-de-lenguaje-natural
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课程名称：自然语言处理入门 课程概述：本课程将为您提供自然语言处理（NLP）的入门知识，以及与大规模文本预处理相关的各种任务。学员将面临在实际NLP项目中常见的情况，从而将所学知识付诸实践。 为了开发应用程序，本课程将使用Python 3.6或更高版本。学员也可以选择使用与相同版本Python相兼容的Anaconda环境。代码编辑器示例将在Anaconda Notebook中编辑，但学员可以使用任何支持Anaconda notebook的文本编辑器。课程需要安装的库包括：NLTK、Pandas和SCIKIT-learn。 课程大纲： 1. 什么是自然语言处理？ - 描述：欢迎来到课程的第一模块！本模块将介绍自然语言处理（NLP）的基本知识、起源、主要特征、常见用途及适合用此技术解决的问题。 2. 自然语言处理的各个阶段 - 描述：此模块将描述NLP中的一系列常见任务。在启动自然语言项目时，会进行某些任务，旨在理解这些任务及其执行方式。 3. 自动评估文本情感 - 描述：NLP投入了大量精力在文本情感评估上。本模块将定义评估文本情感的多种方式，并讨论如何将此情感与某个具体行动联系，以实现商业目标。 4. 任务链和工作控制 - 描述：在NLP中，一个常常被忽略的方面是如何协调重复过程以执行项目所需的任务。本模块将强调在许多情况下需要处理数GB的不同格式文件，因此将定义解决此问题的架构和技术。 5. 构建预处理环境 - 描述：在本模块中，学员将结合在课程中获得的所有知识，生成一个自动信息提取模型。
Name:¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?
Description:¡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.
Name:Detalle de las etapas del procesamiento del lenguaje natural
Description: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.
Name:Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Description: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.
Name:Encadenamiento de tareas y control de trabajo
Description: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.
Name:Construcción de entorno para pre procesamiento
Description:En este módulo se unirán todos los conocimientos adquiridos en el curso para generar un modelo de extracción de información en forma automática.
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.
