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materias:pln:uba2018:descripcion

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 ===== Programa ===== ===== Programa =====
  
-  * Procesamiento básico de texto: Expresiones regulares, tokenización, segmentación, normalización, lematización y stemming. Modelado de lenguaje: N-gramas, suavizado add-one y por interpolación, back-off. Evaluación con perplexity. Aplicaciones: Generación de lenguaje y atribución de autoría.+  * Procesamiento básico de texto: Expresiones regulares, tokenización, segmentación, normalización, lematización y stemming. 
 +  * Modelado de lenguaje: N-gramas, suavizado add-one y por interpolación, back-off. Evaluación con perplexity. Aplicaciones: Generación de lenguaje y atribución de autoría.
   * Etiquetado de secuencias: Etiquetado morfosintáctico (PoS tagging) y Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). Modelos Ocultos de Markov (HMMs). Modelos de Máxima Entropía (MEMMs). Algoritmo de Viterbi y beam search. Ingeniería de features, evaluación y análisis de error.   * Etiquetado de secuencias: Etiquetado morfosintáctico (PoS tagging) y Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). Modelos Ocultos de Markov (HMMs). Modelos de Máxima Entropía (MEMMs). Algoritmo de Viterbi y beam search. Ingeniería de features, evaluación y análisis de error.
   * Análisis de sentimiento (sentiment analysis): Detección de polaridad. Corpus y métricas de evaluación. Pipeline básico: preprocesamiento, features y clasificadores. Recursos: Lexicones de sentimiento, representaciones de palabras (word embeddings).   * Análisis de sentimiento (sentiment analysis): Detección de polaridad. Corpus y métricas de evaluación. Pipeline básico: preprocesamiento, features y clasificadores. Recursos: Lexicones de sentimiento, representaciones de palabras (word embeddings).
materias/pln/uba2018/descripcion.1517931705.txt.gz · Última modificación: 2018/08/10 03:03 (editor externo)