(volver a la página principal)

• Presentación de la materia
• Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
• Procesamiento básico de texto:
  • Expresiones regulares
  • Expresiones regulares aplicadas al PLN
  • Tokenización de palabras
  • Normalización, lematización y stemming
  • Segmentación de oraciones

Parte práctica:

• Procesamiento Básico de Texto (Jupyter notebook)

• Modelado de Lenguaje:
  • Introducción a n-gramas
  • Estimando probabilidades de n-gramas
  • Evaluación de modelos de lenguaje (Michael Collins)

Parte práctica:

• Modelado de Lenguaje (Jupyter notebook)

• Modelado de Lenguaje:
  • Generalización y ceros
  • Suavizado "add one"
  • Interpolación y otros
• Language Modeling (Course notes for NLP by Michael Collins, Columbia University)
• Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias

Parte práctica:

• Modelado de Lenguaje Parte 2 (Jupyter notebook)

• Etiquetado de secuencias:
  • Introducción al Part-of-Speech (POS) tagging
  • Algunos métodos y resultados
• Más sobre etiquetado de secuencias (curso de Collins):
  • Etiquetado de secuencias
  • Modelos generativos para el aprendizaje supervisado
  • Introducción a los Hidden Markov Models (HMMs)
  • Estimación de parámetros de HMMs

Parte práctica:

• Etiquetado de Secuencias (Jupyter notebook)